網路爬蟲治理趨勢與我國法制啟示
網路爬蟲治理趨勢與我國法制啟示
資訊工業策進會科技法律研究所
2026年04月30日
壹、網路爬蟲治理議題背景
隨生成式人工智慧產業蓬勃發展，模型訓練對於巨量資料之依賴度與日俱增，促使網路爬蟲（Crawlers）技術運用愈發頻繁。傳統網路生態原係建立於網站經營者與網路爬蟲索引功能的導流互惠默契[1]，網站容忍爬取以換取流量曝光。然而，當網路爬蟲大量爬取資料用於訓練，而非提供連結導流時，不僅造成流量分流與價值分配失衡，更損及內容產製者的廣告與訂閱收益[2]。
此經濟模式的轉變，讓技術訊號與法律意思表示長期脫節的矛盾浮上檯面。事實上，以自然語言呈現的服務條款與機器可讀的技術訊號（如 robots.txt）不一致之情形普遍存在。在搜尋引擎主導的時代，雙方多維持以資料換流量的默契，類矛盾尚能維持在技術管理層次，未釀成大規模法律對立。
如今，當爬取行為涉及訓練具備商業替代性的模型時，原本被掩蓋的技術脫節便陡然升級為法律風險。內容產製者因對傳統協定失去信任，轉向採行強硬的技術阻擋[3]；而 AI開發者則因 robots.txt 結構過於簡單，難以精確辨識複雜的著作權授權意願。即便開發者主觀上有遵循意願，但在自動化爬取過程中，仍因技術工具無法即時解讀自然語言聲明，進而陷入侵害著作權或違反契約之困境。
這種從互惠轉向競爭的變化，促使全球必須正視法制層面對於技術訊號與法律意願對齊的緊迫性。目前國際主要有兩種治理路徑：一是以美國為代表，仰賴著作權法中合理使用（Fair Use）之彈性空間，透過司法個案衡酌商業替代性與轉化性利用；二是以歐盟為首，透過《數位單一市場著作權指令》（The Copyright in the Digital Single Market Directive, CDSM Directive）明文確立「文本及資料探勘（Text and Data Mining, TDM）」之法定例外[4]，建立起事前規範。
相較於上述兩大主流路徑，我國目前既缺乏如歐盟般明確的法定例外制度作為避風港，在司法實務對於合理使用的解釋上也尚待更多AI相關案例累積心證，導致相關爭議高度仰賴司法事後認定，其不確定性使本土AI研發者往往須在法律風險與技術創新間艱難取捨，對產業生態系形成潛在的寒蟬效應。爰此，本文旨在爬梳歐美法規範趨勢與國內外司法實務案例，進而針對我國網路爬蟲治理路徑提出具體之政策建議。
貳、重點說明
一、網路爬蟲治理與國際趨勢
觀測全球AI治理趨勢，網路爬蟲管理議題漸受重視。相關討論已從純粹的技術攻防轉化為法律規範的核心。目前國際間主要以美國的合理使用彈性與歐盟的法定例外架構路徑為觀測重點，並輔以國際組織推動的技術標準自律。
（一）美國路徑：以合理使用為核心的事後審查
以美國為觀測對象，其著作權局（United States Copyright Office, USCO）於2025年的報告中揭示了關鍵立場：為AI訓練而建立資料集的重製行為，本質上已構成初步侵權（Prima Facie Infringement）[5]，其合法性最終取決於合理使用抗辯是否成立。此見解釐清了技術上的公開可得（publicly available）並不等同於法律上的授權利用，即便內容於網際網路上可自由存取，其著作權保護並不因此消滅。
這法律定性與技術現狀的落差，直接衝擊了美國司法實務過往採取之默示授權（Implied License）理論。在早期判例（如 Parker v. Yahoo!案）[6]中，若網站未設置 robots.txt 阻擋爬蟲，法院常傾向認為權利人已默許搜尋引擎進行索引。然而，robots.txt 的初衷並非針對生成式 AI設計，其技術結構無法區分導流索引與模型內化這兩類本質迥異的行為，並導致內容產製者即便有意反對AI訓練利用，卻因缺乏精準的技術工具表達其授權意願，使法庭在個案審酌授權意圖或合理使用時，面臨證據判讀上的困境。
此外，針對大規模爬取行為，美國監理機關亦開始從著作權以外的視角強化監管。例如，聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）近期高度關注「普遍性擷取（Pervasive Extraction）」所涉及的隱私風險。FTC強調，即便資料經去識別化，若能透過巨量資料點反推個人敏感資訊，仍可能違反個人資料保護法規範。[7]由此可推敲，美國正透過著作權法遵與個資保護責任之雙重規範，強化對爬取行為事後責任之追究，而非單純從技術面禁止存取。
（二）歐盟路徑：以權利保留（Opt-out）為基礎的法定例外
相對於美國模式，歐盟透過《數位單一市場著作權指令》建立層次分明的TDM法定例外體系，依據利用目的之性質，區分為科學研究與一般性利用兩種目的：基於科學研究目的而進行之TDM，屬於強制性的法定例外。在此範圍內，權利人不得主張選擇退出，亦即權利人必須容忍符合公益目的之資料探勘行為；基於一般性利用目的（即科學研究目的以外），原則上允許資料爬取，但賦予權利人權利保留選擇。但權利人必須以機器可讀（Machine-readable）形式明確聲明，否則即須容忍一定程度的爬取行為。[8][9]
此制度的核心爭點在於機器可讀性與技術落實間的落差。近期歐盟實務（如荷蘭 DPG Media v. HowardsHome 案）進一步探討：若權利人僅在 robots.txt 中以自然語言註解法律聲明，該方式是否即應被認定為符合法律要求的機器可讀格式？[10]此類討論反映出歐盟司法實務正試圖釐清，在技術中立的原則下，機器可讀的判定基準是否應隨AI的辨識能力而動態調整？ 亦即，若 AI 確實能辨識該聲明，則該非結構化的文字是否就已該當法律上的權利保留效力。
此外，為解決內容產製者與 AI 開發者間的價值分配失衡，歐盟亦提出引入法定衡平報酬權（Statutory Right to Equitable Remuneration）之構想，試圖透過著作權集體管理組織（Collective Management Organisations , CMOs）建立公平的利益補償模式，將商業性爬取行為由單純的侵權爭議，轉化為制度性的商業授權框架。[11]
（三） 國際合作與技術標準：形塑自律框架
在法律規範之外，國際組織正積極透過軟法與技術標準化，試圖緩解內容產製者與 AI 開發者間的緊張關係。目前，觀察標竿組織重點如下：
1. OECD：探索產業自律與授權框架
在國際合作層面，經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）在報告中，探討透過資料爬取行為準則（Code of Conduct）與定型化契約等手段，形塑產業自律框架[12]的可能性，期望能透過標準化的授權條款降低雙方磋商成本，並為開發者提供更明確的法遵指引，以減輕司法事後判決不確定性所帶來的衝擊。
2. IETF：研議以「利用目的」為基礎之技術協定
針對現有技術訊號（如 robots.txt）無法精確承載法律意願之缺陷，網際網路工程任務組（IETF）相關工作小組正嘗試研發新一代技術協定（如 train-ai 標籤）。研究焦點在於建立以利用目的為基礎的識別機制，探討自然語言與機器語言銜接的技術路徑，使權利人未來能更精確地表達其授權意向（如：區分搜尋索引與 AI 訓練），進而試圖彌補技術訊號與法律意思表示間的落差。[13]
二、 國內外司法實務案例分析
觀測近期司法實務，各國法院對爬蟲行為邊界之判定趨向細緻化，且美、歐兩地在司法判斷標準與關注焦點上各具特色。
（一）美國實務：從默示授權轉向契約與反競爭之平衡
在美國實務方面，爭議核心從早期有關默示授權轉向近期契約效力與競爭政策間平衡發展的演進。法院雖曾於 Parker v. Yahoo! [14]等早期案件中認為，若網站未以技術手段（如 robots.txt）限制爬取，在搜尋快取情境下可能視為默示授權。然而，此見解在AI時代已難以擴張至大規模重製以訓練模型之範疇。
近期法院判斷標準更傾向於認為，單純缺乏技術設定並不等同於達成全面授權的意思合致。在此種技術訊號與授權意向脫節的現狀下，網站經營者轉而強化服務條款之規範，試圖以契約債權彌補技術控制之不足。然而，這也引發了服務條款拘束力邊界的法律論辯。具體而言，在 hiQ Labs v. LinkedIn [15]等案中，法律爭議核心在於《電腦詐欺與濫用法》（Computer Fraud and Abuse Act，CFAA）的適用邊界。針對技術上無需登入即可存取的公開資料（Public Data），平台方不得僅憑撤銷授權（如寄發停止並終止函或阻斷 IP）便主張資料爬取者構成CFAA之無權限存取。法院在裁定中展現其法律見解：若容許平台透過服務條款對未登入狀態下即可存取之公開資料建立壟斷性控制權，將損及資訊自由流通與競爭之公共利益。[16]
（二） 歐盟實務：聚焦權利保留（退出權）之有效性認定
在歐盟司法實務方面，司法實務判斷的重點則由單純的存取權限轉向權利保留之有效性認定。此轉變反映司法機關試圖確認，在技術中立原則下，法律要求之機器可讀性應如何解釋。德國法院在 Kneschke v. LAION 案[17]中提出重要觀點，認為機器可讀性之判定應取決於利用行為發生時之技術發展水平。該判決傾向認定，若 AI 應用程式在技術上已能實質理解自然語言，則僅以自然語言撰寫的服務條款亦可能被視為有效的機器可讀聲明；相對地，荷蘭法院在 DPG Media v. HowardsHome案[18]中則採取較嚴格的檢視標準，認為若出版商僅以自然語言註解或針對特定機器人進行封鎖，但在技術執行上未能達成適當且明確之辨識程度，致使自動化工具無法將其識別為法律上的權利保留指令，該聲明仍可能被判定為無效。
上述案例顯示歐盟實務正處於探索期，試圖在法律規範與技術現狀間尋求對齊，以確立法定例外制度下權利人與利用人之間的權利義務邊界。
（三） 我國實務：側重對權利人財產權之保障
相較於美、歐司法實務傾向於在競爭政策或著作權例外框架下進行權衡，我國司法實務現階段對於權利人利益之保障呈現更為嚴謹的審視態度，且在法律適用上展現出獨特的刑事定性。在國內有關網路資料爬取的指標性案例（法源與七法案）[19]中，法院認定即便爬取之資料本身不具著作權（例如法規內容），但若行為人明知網站已設有禁止規範，卻仍利用自動化程式大規模爬取資訊，且該利用行為具備直接商業競爭目的、實質損及原告之潛在市場，則此種行為除可能構成著作權侵害外，亦將涉及《刑法》第359條之無故取得他人電腦電磁紀錄罪。此見解凸顯出我國實務高度側重保護內容產製者對於電磁紀錄之支配權與商業投資成果之完整性，使得網路爬蟲行為在臺灣法制環境下，不僅面臨民事侵權責任，更具備顯著的刑事責任風險。
三、 我國現況與產業環境觀察
我國目前針對網路爬蟲之治理模式主要由司法實務主導，且現行法制環境對於權利人利益之保障維持一貫保守且嚴謹的認定態度。在法律層面，由於我國尚未引進類似歐盟之TDM法定例外制度，我國 AI開發者在進行大規模語料收集時，僅能仰賴《著作權法》中關於合理使用之不確定法律概念進行個案認定。此類高度依賴司法事後認定的現狀，使研發過程籠罩在法遵風險之下，對產業創新形成明顯的寒蟬效應。
在技術與商業實務層面，robots.txt 等傳統技術協定在生成式AI 時代，已顯現出語義表達能力不足之侷限，難以在機器語言中精準區分流量引導與資料訓練內化兩類本質差異甚廣的授權意願。觀察整體產業環境，內容產製者與AI開發者間的衝突核心，在於資料利用已具備高度商業替代性競爭意涵，且開發者無償利用巨量資料行為，與內容產製者要求合理對價之間產生巨大鴻溝，而非單純的技術存取議題。此外，《刑法》第359條無故取得電磁紀錄罪於網路爬蟲案件中適用邊界之不確定性，不僅加劇AI開發者對於技術行為入罪化的恐懼，更因缺乏明確的付費授權路徑或法定例外，成為我國AI生態系發展中難以跨越的法律屏障。
參、事件評析
綜觀國際趨勢，網路爬蟲治理的爭議已跨越單純的技術存取爭議，演進為在AI時代下治理路徑的策略選擇。
美國雖以合理使用作為事後裁決標準，但觀察其司法實務發展，實質上已有仰賴私法契約與其他多重法規構築防護網之傾向；相對於此，歐盟則採法定例外搭配權利保留（退出權），將治理重心提前至事前規範。兩種路徑雖規範密度有別，但均試圖在著作權人與利用人之間建構可資依循的權利義務框架。
歸結而言，我國現行網路爬蟲治理困境，似並非單純的法規空白問題，更涉及技術訊號與法律表述之結構性落差。首先，我國未引進類似歐盟法定例外制度，僅能仰賴具高度不確定性之合理使用概念；其次，即便欲從私法契約角度建立事前約束，仍面臨傳統技術協定因語義表達之侷限性，難以精確傳達權利人對於導流索引與AI訓練利用之差異化授權意願，其結果往往導致技術訊號與法律服務條款內容產生落差。
面對此困境，我國未來治理路徑首要之務，或可思考建構足以縮短技術訊號與法律意思表示落差的緩衝空間，調和當前導流互惠轉向替代競爭所引發的價值分配矛盾。
[1] Yichen Zhang, Kneschke v LAION: Are Text and Data Mining Exceptions a “Get-Out-of-Jail-Free Card” for AI Training?(2025),15, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5439454 (last visited Nov. 22, 2025).
[2] Inbar Cohen, From Headlines to Al: Narrowing the Bargaining Gaps between News and AI Companies(2024), 9, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4878254 (last visited Nov. 22, 2025).
[3] UK Dep’t for Sci., Innovation & Tech., International AI Safety Report 2025 (2025), 2.3.6. Risks of copyright infringement, https://www.gov.uk/government/publications/international-ai-safety-report-2025/international-ai-safety-report-2025 (last visited Sept. 29, 2025).
[4] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 32-33,https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025).
[5] United States Copyright Office, Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version(2025) , 26-31,https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf (last visited Nov. 24, 2025).
[6] Parker v. Yahoo!, Inc., No. 07-2757, 2008 WL 4410095 (E.D. Pa. Sept. 25, 2008).
[7] Federal Trade Commission, “FTC Cracks Down on Mass Data Collectors: A Closer Look at Avast x-Mode,” Technology Blog, Mar. 15, 2024, https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2024/03/ftc-cracks-down-mass-data-collectors-closer-look-avast-x-mode-inmarket (last visited Nov. 24, 2025).
[8] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 35-36, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025).
[9] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 120, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025).
[10] DPG Media et al. v. HowardsHome, C/13/737170 / HA ZA 23-690, ECLI:NL:RBAMS:2024:6563 (Amsterdam District Court, 30 Oct. 2024). Available at: https://www.nlp.legal/xms/files/Between_labs_and_algorithms__…pdf (last visited Oct. 7, 2025).
[11] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 128-129, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025).
[12] Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Intellectual Property Issues in Artificial Intelligence Trained on Scraped Data. OECD Artificial Intelligence Papers No. 33, February 2025, 10, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/02/intellectual-property-issues-in-artificial-intelligence-trained-on-scraped-data_a07f010b/d5241a23-en.pdf (last visited Nov. 19, 2025).
[13] IETF, Progress on AI Preferences(2025), https://www.ietf.org/blog/ai-pref-progress/ (last visited Nov. 26, 2025).
[14] Parker v. Yahoo!, Inc., No. 07-2757, 2008 WL 4410095 (E.D. Pa. Sept. 25, 2008).
[15] hiQ Labs, Inc. v. LinkedIn Corp., 31 F.4th 1180 (9th Cir. 2022).
[16] Meta Platforms, Inc. v. Bright Data Ltd., 661 F. Supp. 3d 1086 (N.D. Cal. 2023).
[17] Kneschke v. LAION, e.V., Case No. 310 O 227/23, Hamburg Regional Court (Landgericht Hamburg), Sept. 27 2024. Available at: https://www.wipo.int/wipolex/en/judgments/details/2381 (last visited Oct. 7, 2025).
[18] DPG Media et al. v. HowardsHome, C/13/737170 / HA ZA 23-690, ECLI:NL:RBAMS:2024:6563 (Amsterdam District Court, 30 Oct. 2024). Available at: https://www.nlp.legal/xms/files/Between_labs_and_algorithms__…pdf (last visited Oct. 7, 2025).
[19] 臺灣新北地方法院 114 年 6 月 24 日 111 年度智訴字第 8 號刑事判決。
過去一年相關的VOIP服務以及對VOIP的需求大大的升高，產業也預估在今年底，英國將有超過三百萬的使用者。因此，Ofcom在2007年3月29日宣布了一項管制VOIP服務業者之新規範。該法將確保消費者取得使用VOIP服務該有的重要資訊，所有的服務業者也應從2007年6月起遵守相關對於消費者保護的相關要求。 這些規定包括業者應對消費者清楚解釋：一、服務內容是否包含緊急服務；二、該服務倚賴家用電源的程度；三、服務內容是否包含電話黃頁；四、如果消費者欲移轉業者，原有號碼是否可攜。如果消費者選擇的是沒有提供緊急電話或者倚賴外接電源的VOIP服務，該法也要求業者確保消費者在消費時，能確實瞭解選購VOIP服務之該項限制（例如在包裝盒外標記號）；透過在設備上貼實體標籤、抑或在電腦螢幕上顯示該項資訊；並在消費者每次嘗試撥打緊急電話時，宣告不提供緊急電話服務之聲明。 隨著VOIP使用者以及市場的不斷成長，Ofcom也將持續不斷檢視VOIP服務的相關規範，以期符合消費者的最大利益。
歐盟通過反脅迫規則，將針對他國的經濟脅迫手段採取反制措施歐盟理事會（European Council）表示已與歐盟執委會（European Commission，以下簡稱「執委會」）、議會（European Parliament）於2023年11月22日完成《保護歐盟及其成員國免受第三國經濟脅迫規則》（Regulation on the protection of the Union and its Member States from economic coercion by third countries，以下簡稱「反脅迫規則」）之立法流程，並將於2023年12月27日正式施行生效。 該法起源於中國大陸於2021年為抗議立陶宛（Lithuania）同意我國政府以「臺灣」名義在其首都維爾紐斯（Vilnius）設立代表處，停止輸入多項產品，導致立陶宛對中貿易額大幅降低。歐盟為避免特定國家持續利用此種經濟脅迫手段影響歐盟交易市場與會員國之主權，決定立法採行反制措施，並於2021年之貿易政策回顧（2021 Trade Policy Review）公布《反脅迫規則》之立法框架。 根據《反脅迫規則》，執委會得根據會員國、歐盟議會及其他經濟聯盟所提供之資訊進行職權（ex officio）調查；亦可依照受脅迫之會員國或企業的請求進行調查。在調查階段，執委會會在4個月內判斷特定國家之行為是否確實造成經濟脅迫，若確實存在，將進一步評估其對歐盟帶來之影響。調查完成後，若他國政府確實對歐盟成員國或企業實施經濟脅迫手段，執委會將提交報告與理事會進行決議，通過後，執委會將先採行不干涉措施（non-interventionist measures），與實施經濟脅迫手段之國家進行協商，並要求賠償因經濟脅迫而產生的損害。若採行不干涉措施後仍無改善，執委會得考慮採行干涉措施（interventionist measures），包含但不限於限制特定企業進入歐盟市場與投標政府採購案；終止對特定國家的關稅優惠，並課予額外之關稅等，以阻止該特定國家繼續干擾歐盟經濟體。
解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展 科技法律研究所 2013年12月04日 壹、前言 2013上半年度報載「新北市成為全球首個雲端安全認證之政府機構」[1]，新北市政府獲得國際組織雲端安全聯盟( Cloud Security Alliance, CSA )評定為全球第一個通過「雲端安全開放式認證架構」之政府機構，獲頒「2013雲端安全耀星獎」（2013 Cloud Security STAR Award），該獎項一向是頒發給在雲端運用與安全上具有重要貢獻及示範作用之國際企業，今年度除了頒發給旗下擁有年營業額高達1200億台幣「淘寶網」的阿里巴巴集團外，首度將獎項頒發給政府組織。究竟何謂雲端認證，其背景、精神與機制運作為何？本文以雲端運算相關資訊安全標準的推動為主題，並介紹幾個具有指標性的驗證機制，以使讀者能瞭解雲端運算環境中的資安議題及相關機制的運作。 資訊安全向來是雲端運算服務中最重要的議題之一，各國推展雲端運算產業之際，會以提出指引或指導原則方式作為參考基準，讓產業有相關的資訊安全依循標準。另一方面，相關的產業團體也會進行促成資訊安全標準形成的活動，直至資訊安全相關作法或基準的討論成熟之後，則可能研提至國際組織討論制定相關標準。 貳、雲端運算資訊安全之控制依循 雲端運算的資訊安全風險，可從政策與組織、技術與法律層面來觀察[2]，涉及層面相當廣泛，包括雲端使用者實質控制能力的弱化、雲端服務資訊格式與平台未互通所導致的閉鎖效應（Lock-in）、以及雲端服務提供者內部控管不善…等，都是可能發生的實質資安問題 。 在雲端運算產業甫推動之初，各先進國以提出指引的方式，作為產業輔導的基礎，並強化使用者對雲端運算的基本認知，並以「分析雲端運算特色及特有風險」及「尋求適於雲端運算的資訊安全標準」為重心。 一、ENISA「資訊安全確保架構」[3] 歐盟網路與資訊安全機關（European Network and Information Security Agency, ENISA）於2009年提出「資訊安全確保架構」，以ISO 27001/2與BS25999標準、及最佳實務運作原則為參考基準，參考之依據主要是與雲端運算服務提供者及受委託第三方（Third party outsourcers）有關之控制項。其後也會再參考其他的標準如SP800-53，試圖提出更完善的資訊安全確保架構。 值得注意的是，其對於雲端服務提供者與使用者之間的法律上的責任分配（Division of Liability）有詳細說明：在資訊內容合法性部分，尤其是在資訊內容有無取得合法授權，應由載入或輸入資訊的使用者全權負責；而雲端服務提供者得依法律規定主張責任免除。而當法律課與保護特定資訊的義務時，例如個人資料保護相關規範，基本上應由使用者與服務提供者分別對其可得控制部分，進行適當的謹慎性調查（Due Diligence, DD）[4]。 雲端環境中服務提供者與使用者雙方得以實質掌握的資訊層，則決定了各自應負責的範圍與界限。 在IaaS（Infrastructure as a Service）模式中，就雲端環境中服務提供者與使用者雙方應負責之項目，服務提供者無從知悉在使用者虛擬實體（Virtual Instance）中運作的應用程式（Application）。應用程式、平台及在服務提供者基礎架構上的虛擬伺服器，概由使用者所完全主控，因此使用者必須負責保護所佈署的應用程式之安全性。實務上的情形則多由服務提供者協助或指導關於資訊安全保護的方式與步驟[5]。 在PaaS（Platform as a Service）模式中，通常由雲端服務提供者負責平台軟體層（Platform Software Stack）的資訊安全，相對而言，便使得使用者難以知悉其所採行的資訊安全措施。 在SaaS（Software as a Service）模式中，雲端服務提供者所能掌控的資訊層已包含至提供予使用者所使用的應用程式（Entire Suite of Application），因此該等應用程式之資訊安全通常由服務提供者所負責。此時，使用者應瞭解服務提供者提供哪些管理控制功能、存取權限，且該存取權限控制有無客製化的選項。 二、CSA「雲端資訊安全控制架構」[6] CSA於2010年提出「雲端資訊安全控制架構」（Cloud Controls Matrix, CCM），目的在於指導服務提供者關於資訊安全的基礎原則、同時讓使用者可以有評估服務提供者整體資訊安全風險的依循。此「雲端資訊安全控制架構」，係依循CSA另一份指引「雲端運算關鍵領域指引第二版」[7]中的十三個領域（Domain）而來，著重於雲端運算架構本身、雲端環境中之治理、雲端環境中之操作。另外CCM亦將其控制項與其他與特定產業相關的資訊安全要求加以對照，例如COBIT與PCI DSS等資訊安全標準[8]。在雲端運算之國際標準尚未正式出爐之前，CSA提出的CCM，十分完整而具備豐富的參考價值。 舉例而言，資訊治理（Data Governance）控制目標中，就資訊之委託關係（Stewardship），即要求應由雲端服務提供者來確認其委託的責任與形式。在回復力（Resiliency）控制目標中，要求服務提供者與使用者雙方皆應備置管理計畫（Management Program），應有與業務繼續性與災害復原相關的政策、方法與流程，以將損害發生所造成的危害控制在可接受的範圍內，且回復力管理計畫亦應使相關的組織知悉，以使能在事故發生時即時因應。 三、日本經產省「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」[9] 日本經濟產業省於2011年提出「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」，此指導原則之目的是期待藉由資訊安全管理以及資訊安全監督，來強化服務提供者與使用者間的信賴關係。本指導原則的適用範圍，主要是針對機關、組織內部核心資訊資產而委託由外部雲端服務提供者進行處理或管理之情形，其資訊安全的管理議題；其指導原則之依據是以JISQ27002（日本的國家標準）作為基礎，再就雲端運算的特性設想出最理想的資訊環境、責任配置等。 舉例而言，在JISQ27002中關於資訊備份（Backup）之規定，為資訊以及軟體（Software）應遵循ㄧ定的備份方針，並能定期取得與進行演練；意即備份之目的在於讓重要的資料與軟體，能在災害或設備故障發生之後確實復原，因此應有適當可資備份之設施，並應考量將備份措施與程度的明確化、備份範圍與頻率能符合組織對於業務繼續性的需求、且對於儲存備份資料之儲存媒體亦應有妥善的管理措施、並應定期實施演練以確認復原程序之有效與效率。對照於雲端運算環境，使用者應主動確認雲端環境中所處理之資訊、軟體或軟體設定其備份的必要性；而雲端服務提供者亦應提供使用者關於備份方法的相關訊息[10]。 参、針對雲端運算之認證與登錄機制 一、CSA雲端安全知識認證 CSA所推出的「雲端安全知識認證」（Certificate of Cloud Security Knowledge, CCSK），是全球第一張雲端安全知識認證，用以表示通過測驗的人員對於雲端運算具備特定領域的知識，並不代表該人員通過專業資格驗證（Accreditation）；此認證不能用來代替其他與資訊安全稽核或治理領域的相關認證[11]。CSA與歐盟ENISA合作進行此認證機制的發展，因此認證主要的測試內容是依據CSA的「CSA雲端運算關鍵領域指引2.1版（英文版）」與ENISA「雲端運算優勢、風險與資訊安全建議」這兩份文件。此兩份文件採用較為概略的觀念指導方式，供讀者得以認知如何評估雲端運算可能產生的資訊安全風險，並採取可能的因應措施。 二、CSA雲端安全登錄機制 由CSA所推出的「雲端安全登錄」機制（CSA Security, Trust & Assurance Registry, STAR），設置一開放網站平台，採取鼓勵雲端服務提供者自主自願登錄的方式，就其提供雲端服務之資訊安全措施進行自我評估（Self Assessment），並宣示已遵循CSA的最佳實務（Best Practices）；登錄的雲端服務提供者可透過下述兩種方式提出報告，以表示其遵循狀態。 (一)認知評價計畫（Consensus Assessments Initiative）[12]：此計畫以產業實務可接受的方式模擬使用者可能之提問，再由服務提供者針對這些模擬提問來回答（提問內容在IaaS、PaaS與SaaS服務模式中有所不同），藉此，由服務提供者完整揭示使用者所關心的資訊安全議題。 (二)雲端資訊安全控制架構（CCM）：由服務提供者依循CCM的資訊安全控制項目及其指導，實踐相關的政策、措施或程序，再揭示其遵循報告。 資安事故的確實可能使政府機關蒙受莫大損失，美國南卡羅萊納州稅務局（South Carolina Department of Revenue）2012年發生駭客攻擊事件，州政府花費約2000萬美元收拾殘局，其中1200萬美元用來作為市民身份被竊後的信用活動監控，其他則用來發送被害通知、資安強化措施、及建立數位鑑識團隊、資安顧問。 另一方面，使用者也可以到此平台審閱服務提供者的資訊安全措施，促進使用者實施謹慎性調查（Due Diligence）的便利性並累積較好的採購經驗。 三、日本-安全・信頼性資訊開示認定制度 由日本一般財團法人多媒體振興協會（一般財団法人マルチメディア振興センター）所建置的資訊公開驗證制度[13]（安全・信頼性に係る情報開示認定制度），提出一套有關服務提供者從事雲端服務應公開之資訊的標準，要求有意申請驗證的業者需依標準揭示特定項目資訊，並由認證機關審查其揭示資訊真偽與否，若審查結果通過，將發予「證書」與「驗證標章」。 此機制始於2008年，主要針對ASP與SaaS業者，至2012年8月已擴大實施至IaaS業者、PaaS業者與資料中心業者。 肆、雲端運算資訊安全國際標準之形成 現國際標準化組織（International Organization for Standardization, ISO）目前正研擬有關雲端運算領域的資訊安全標準。ISO/IEC 27017（草案）[14]係針對雲端運算之資訊安全要素的指導規範，而ISO/IEC 27018（草案）[15]則特別針對雲端運算的隱私議題，尤其是個人資料保護；兩者皆根基於ISO/IEC 27002的標準之上，再依據雲端運算的特色加入相應的控制目標（Control Objectives）。 [1]http://www.ntpc.gov.tw/web/News?command=showDetail&postId=277657 (最後瀏覽日:2013/11/20) [2]European Network and Information Security Agency [ENISA], Cloud Computing: Benefits, Risks and Recommendations for Information Security 53-59 (2009). [3]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework (2009), available at http://www.enisa.europa.eu/activities/risk-management/files/deliverables/cloud-computing-information-assurance-framework . [4]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 7-8 (2009). [5]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 10 (2009). [6]CSA, Cloud Controls Matrix (2011), https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [7]CSA, CSA Guidance For Critical Areas of Focus in Cloud Computing v2 (2009), available at https://cloudsecurityalliance.org/research/security-guidance/#_v2. (last visited Nov. 20, 2013). [8]https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [9]日本経済産業省，クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン（2011），http://www.meti.go.jp/press/2011/04/20110401001/20110401001.html，（最後瀏覽日：2013/11/20）。 [10]日本経済産業省，〈クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン〉，頁36（2011）年。 [11]https://cloudsecurityalliance.org/education/ccsk/faq/（最後瀏覽日：2013/11/20）。 [12]https://cloudsecurityalliance.org/research/cai/ （最後瀏覽日：2013/11/20）。 [13]http://www.fmmc.or.jp/asp-nintei/index.html （最後瀏覽日：2013/11/20）。 [14]Information technology - Security techniques- Security in cloud computing (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27017.html (last visited Nov. 20, 2013). [15]ISO/IEC 27018- Information technology -Security techniques -Code of practice for data protection, controls for public cloud computing services (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27018.html (last visited Nov. 20, 2013).
歐盟生醫研究積極籌組歐盟研究基礎設施聯盟（ERIC）歐盟自2009年6月通過並於同年8月生效之「第723/2009號歐盟研究基礎設施聯盟法律架構規則」（COUNCIL REGULATION (EC) No 723/2009 of 25 June 2009 on the Community legal framework for a European Research Infrastructure Consortium (ERIC)，簡稱第723/2009號規則），其乃希望能促進各會員國間各自分散的研究基礎設施（Research Infrastructures，簡稱RIs）之資源凝聚及共享，讓原本僅為設施設備的RIs整合起來，透過由3個以上歐盟會員國作為某特定ERIC成員之方式，依第723/2009號規則向歐盟執委會提出ERIC設立申請，經執委會同意後，ERIC即可取得獨立法律地位及法律人格，以自己名義獲得、享有或放棄動產、不動產及智慧財產，以及締結契約及作為訴訟當事人，並得豁免無須被課徵加值稅（value added tax）和貨物稅（excise duty）等稅賦。歐盟創設ERIC法律架構之目的，是希望能透過國際合作、彙集國際資源，在歐盟建立起頂尖研發環境，吸引跨國研發活動集中與進駐，利用規模化的大型研究基礎設施導引出世界級研發。 截至目前，由奧地利、比利時、捷克、德國、荷蘭等國作為成員及瑞士作為觀察員所建立之「歐盟健康、老化及退休調查」（The Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe，簡稱SHARE），乃是歐盟首次提出申請且正式設立之ERIC。SHARE-ERIC乃一大型的人口老化多國研究資料庫，並已收錄45,000筆以上年齡50歲以上個人之健康、社經地位及社會家庭網絡之跨領域及跨國籍資料，SHARE-ERIC之資料分析除將有助歐盟國家就老化社會之福利系統為規劃，更預期將成為推動其活動及健康老化歐盟創新伙伴試行計畫之重要基石。 除此之外，自2008年起由歐盟撥款500萬歐元籌備成立之「生物銀行及生物分子資源研究基礎機構」（Biobanking and Biomolecular Resources Research Infrastructure，簡稱BBMRI），從2008年至今（2011）年1月底3年籌備期間，已募得30個以上國家之53個會員聯盟以及280個聯繫組織（大部分為生物銀行），預計將建立成為最大的泛歐生物銀行，病患及歐盟人口之樣本與資料之介面，以及頂尖生醫研究之介面，且為了要BBMRI-ERIC，BBMRI指導委員會業已擬定「BBMRI-ERIC備忘錄」提供予有興趣之會員國家簽署，希望能在今年底前成立BBMRI-ERIC。