OECD公布「為中小企業永續發展提供資金—推動力、阻力和政策」研究報告
OECD於2022年12月6日公布一份標題為「為中小企業永續發展提供資金—推動力、阻力和政策」（Financing SMEs for sustainability — Drivers, Constraints and Policies）的報告，報告中檢視現行支援中小企業參與永續金融的工具與政策，並指出政府在制定公共政策與支援措施時應考慮的要點，期能加速中小企業的綠色轉型。
報告中首先分析中小企業綠色轉型的阻力與推動力。在阻力方面，中小企業由於規模小，不易取得銀行的融資，也無多餘人力關注綠色議題與相關可用資源的發展，因此不敢貿然從事具有高度不確定性的綠色投資，綠色轉型意識普遍低落。更由於中小企業永續金融生態系的參與者廣泛，包括國際及國家法規和準則的制定者、政策制定者、永續資金提供者、ESG的中介機構等，這些永續機構、工具及實踐行動會隨著永續金融發展持續增加，令中小企業無所適從。在推動力方面，包含消費者的永續意識提升、越來越多金融機構與投資者將永續績效納入投資決策考量，以及氣候變遷與淨零轉型帶來的商機，皆使得中小企業有必要加強綠色轉型的努力，才能從淨零商機中獲利，免於陷入競爭劣勢。
為了提高中小企業綠色轉型的動機，OECD建議可透過財務性及非財務的支援，雙管齊下。目前財務性的支援以融資工具為主流，其它還有綠色基金、補助金、津貼、補貼、減稅、降低費用、股權或混合式的支援工具等。非財務性的支援則有與永續相關的技術支援、意見提供、諮詢服務和教育培訓等。這些主要是透過政府、金融機構、或是國際倡議進行，也有政府及民間機構獨自或合作建立的線上平台，提供一站式的服務，使得資源的取得更加便捷有效率。
中小企業永續金融仍存在許多問題需要進一步了解與因應，包括中小企業的淨零轉型意識與知識間的落差、永續金融資訊的不足、環境績效評量與報告能力的欠缺，以及該如何強化中小企業永續金融生態系，以增加永續金融的供需量等。OECD未來會繼續深入探究這些議題，支援落實「2022年G20/OECD更新中小企業融資高級別原則」（the 2022 Updated G20/OECD High Level Principles on SME Financing）中新增的「加強永續金融」原則，這顯示推動中小企業永續金融已是國際共識，我國政府與業者也應及早擬訂對策因應之。
沈娟娟
法律研究員 編譯整理
OECD, Financing SMEs for sustainability: Drivers, Constraints and Policies (2022), OECD SME and Entrepreneurship Papers No. 35, https://dx.doi.org/10.1787/a5e94d92-en (Last visited Dec. 19, 2022).
OECD, the 2022 Updated G20/OECD High Level Principles on SME Financing (2022), http://t4.oecd.org/officialdocuments/publicdisplaydocumentpdf/?cote=CFE/SME(2022)6/FINAL&docLanguage=En (Last visited Dec. 19, 2022).
日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency，下稱IPA）於2026年1月29日發布「2026年10大資訊安全威脅」，呼籲企業應留意自身資訊安全防護對策。 IPA將2026年10大資訊安全威脅區分為「組織」與「個人」兩大面向。在組織面向的威脅中，前三位依序為勒索病毒攻擊、針對供應鏈或委託方的攻擊，以及AI應用所帶來的網路風險。其中，「AI應用所帶來的網路風險」是自2016年IPA開始進行資訊安全威脅調查以來，首度入選前10大威脅，其風險內容主要為使用者對AI技術缺乏充分了解而導致的資訊外洩，或是由於AI遭惡意濫用，進而降低網路攻擊的門檻等風險。 此外，2026年10大資訊安全威脅第四至第十名依序分別為，針對系統漏洞的攻擊、竊取機密資訊的攻擊、由地緣政治風險引起的網路攻擊（包含資訊戰）、內部違規行為導致的資訊外洩、針對遠距工作環境的攻擊、分散式阻斷服務攻擊，以及商務電子郵件詐欺。從10大資訊安全威脅之內涵可知，多數資安威脅均與資訊外洩或惡意攻擊相關，顯見資訊的價值與重要度在現代數位化社會中日益提升。 臺灣企業如欲強化資訊安全防護對策，並針對資料本身進行妥善管理，建議參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（資策會科法所創智中心）發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，建立涵蓋數位資料生命週期之資料治理機制，同時參考該中心發布之《營業秘密保護管理規範》、《營業秘密管理指針2.0》，建立營業秘密管理措施或相關機制，避免具備機敏性或屬於營業秘密之資訊外洩。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
新加坡物聯網產品網路安全防護之初探新加坡物聯網產品網路安全防護之初探 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年06月30日 壹、事件摘要 近年物聯網（Internet of Things，簡稱IoT）產品蓬勃發展，伴隨著資通安全之威脅卻也日益加增，新加坡為此陸續訂定國內法規，以強化保障新加坡人民資訊流通之自由，並確立了網路安全標籤機制，藉以提高消費者對於物聯網產品資安的認識。另一方面，標籤制度能於消費者使用物聯網產品時，將產品受到不同層級之網路安全防護，或有別於一般用途使用等資訊，迅速傳達給消費者。據此，本文觀測新加坡近年主要的物聯網產品驗證制度與相關法規，供我國參考與借鏡。 貳、重點說明 一、新加坡物聯網網路安全法規 新加坡於2015年成立新加坡網路安全局[1]（CSA），陸續為新加坡建立完善之物聯網產品網路安全防護機制，且新加坡於2018年訂定《網路安全法》[2]，法案的第一部分已明示將「網路安全」列為實質保障內涵[3]，並明訂須透過識別與分析威脅，以有效降低網路安全威脅帶來的風險。另為提高物聯網安全性，首先於亞太地區推出物聯網產品等級評估機制，即新加坡網路安全標籤機制[4]（Cybersecurity Labelling Scheme, CLS），致力於保障新加坡的網路空間，並使消費者能夠識別符合網路安全規定之物聯網產品，以利消費者辨認選購。此外，CLS架構下設有驗證中心、通用標準以及標籤分級等措施，以強化物聯網產品資安防護為目的，也能落實《網路安全法》保障新加坡網路安全之精神。 （一）設置網路安全驗證中心[5]（Cybersecurity Certification Centre, CCC）：為驗證資安相關產品與服務之權責機關，透過CSA建置的驗證標準，成為新加坡企業採用資安產品之參考依據。 （二）建立通用標準（Common Criteria, CC）：最初是由加拿大、法國、德國、荷蘭、英國與美國等多個國家安全標準組織聯合提出，以國際標準ISO／IEC 15408（Common Criteria for Information Technology Security Evaluation）作為替代其現有安全評估標準的通用標準。由於通用標準已於國際上受多國承認，資訊服務業者若經過相關驗證時，較易被新加坡企業採用。 （三）建立網路安全標籤機制（Cybersecurity Labelling Scheme, CLS）：CSA針對智慧裝置推出網路安全標籤機制CLS，是以《網路安全法》做為上位精神而訂，但並不具強制力，而是以計畫推行之自願性認驗證機制。新加坡政府將物聯網設備根據其網路安全規定之級別進行評估分級，使消費者能夠識別符合較高等級網路安全規定的產品，並做出明智的決定。CLS共可分為4個等級（Level 1~4），第1級為產品滿足相關之基本要求（如密碼要求、提供軟體更新）；第2級為該產品係使用安全設計原則進行開發（如進行相關之威脅評估、審驗程序）；第3級為該產品經過第三方測試實驗室評估；第4級則經過第三方實驗室之滲透測試。此外，值得注意的是，新加坡亦與德國、芬蘭簽署備忘錄，以相互承認，也因此新加坡CLS網路安全標籤機制與德國的網路安全標籤制度（IT-Sicherheitskennzeichen）、芬蘭的網路安全標籤制度（Finnish Cybersecurity Label），可以進行互通使用。 參、事件評析 新加坡透對於物聯網產品之資安，透過訂定法規、成立權責機關與建立國際通用之標準與標籤機制，針對物聯網產品資安進行不同層次的保障。此外，採「驗證」方式保障人民生活不受網路威脅侵害，同時提高消費者對於物聯網產品資安之意識，可謂一舉數得之作法。而我國於物聯網產品發展以來，有政府以計畫支持「行動應用資安聯盟」提供相關物聯網產品之資安檢測認驗證標章，以供企業或消費者識別，物聯網產品經由實驗室檢測並由行動應用資安聯盟[6]審核通過後，核發合格證書及資安標章，並依照資安風險高低及安全技術實現複雜度，區分三個等級（L1~L3），分為適合一般家庭、商業用途與最高防護強度。於此認驗證機制下，已推出6項產品系列之驗證[7]，並且採消費者導向之標章，足見我國政府同樣致力於提高消費者對於物聯網產品資安防護識別之意識；但此認驗證機制或有優化空間，今後可以參考新加坡作法，擴增可進行驗證的產品項目，持續提升保障消費者選購物聯網產品之資訊知悉權，同時可參酌國際上其他重點國家之風險評估方式，以系統性建置物聯網產品資安之風險評估通用標準，以確保該制度未來有機會被其他國家直接或間接承認，為國際接軌做準備，作為今後精進物聯網產品資安之目標，方可促使我國與國際產業鏈、海外市場逐步銜接，提升產業競爭力。 [1]新加坡網路安全局CSA（Cyber Security Agency），隸屬於總理辦公室（Prime Minister’s Office, PMO），由新加坡通訊暨新聞部（Ministry of Communications and Information）管理，https://www.csa.gov.sg/，（最後瀏覽日：2023/6/30）。 [2]Cybersecurity Act 2018, Singapore Statutes Online, https://sso.agc.gov.sg/Acts-Supp/9-2018/Published/20180312?DocDate=20180312, (last visited June 30, 2023). [3]Cybersecurity Act 2018, Part 1 PRELIMINARY, 2.—(1), (i)providing advice in relation to cybersecurity solutions, including— (i) providing advice on a cybersecurity program; or (ii) identifying and analysing cybersecurity threats and providing advice on solutions or management strategies to minimise the risk posed by cybersecurity threats. [4]Cybersecurity Labelling Scheme (CLS), CSA, https://www.csa.gov.sg/our-programmes/certification-and-labelling-schemes/cybersecurity-labelling-scheme, (last visited June 30, 2023). [5]SINGAPORE CSA, Certification and Labelling Schemes, About the Cybersecurity Certification Centre (CCC), https://www.csa.gov.sg/our-programmes/certification-and-labelling-schemes, (last visited June 30, 2023). [6]行動應用資安聯盟（Mobile Application Security Alliance），關於我們〈推動架構〉，https://www.mas.org.tw/about/background，（最後瀏覽日：2023/6/30）。 [7]包含:影像監控系統、智慧巴士、智慧路燈、空氣品質微型感測裝置、消費性網路攝影機、門禁系統等項目。行動應用資安聯盟（Mobile Application Security Alliance），IoT Q&A〈聯盟負責的物聯網資安檢測認證項目有哪些？〉，https://www.mas.org.tw/iot/questAndAnswer，（最後瀏覽日：2023/6/30）。
CODEX增訂低量摻雜重組DNA植物成分之食品安全評估準則經過兩年的研議溝通，由國際食品標準委員會（Codex Alimentarius Commission，CODEX）生技衍生食品小組（Task Force on Foods Derived from Biotechnology，TFFBT）所研擬的「重組DNA植物成分低量摻雜之重組DNA植物來源食品安全評估準則之附件草案」（Draft Annex to the Guideline for the Conduct of Food Safety Assessment of Foods Derived from Recombinant-DNA Plants on Low-Level Presence of Recombinant-DNA Plant Material，LLP草案），終於日前送交CODEX大會決議通過。 關於植物來源食品內基改物質低量呈現（Low-Level Presence）的問題之所以受到國際間高度關切，其背景因素，其實是來自於全球各地域對於基因改造食品之食品安全審查進度狀態不一之情況使然。以最明顯的美國和歐盟為例，因為，對於植物來源食品而言，其所使用的植物原料，例如穀物、豆類、油菜種子等，在種植、運送至成品途中，尤其是在採收過程中，無可避免地均有可能會混雜到某些鄰近的合法基改植物原料；而目前國際現況是，許多在美國已通過食品安全評估之基改食品植物原料，在歐盟卻遲未獲得許可，而那些意外混雜了在美國為合法基改植物原料的食品，出口至尚未核准那些經混雜基改原料食品之國家時，則會因此被拒絕進口，而形成貿易上阻礙。 針對此問題，自2006年起，TFFBT特別召集成立一個工作小組，由美國出任小組主席，並與德國及泰國擔任共同主席，負責研擬LLP草案，以提供一套較簡易評估程序，專門針對這些混雜了低量的在出口國家已經合法、但在進口國家尚未通過食品安全檢驗之重組DNA植物成分食品之情形，提俱一套安全評估方法供進口國家政府參考，藉此，一方面確保這些摻雜低量重組DNA食品之安全性，另方面也不致令進口者因其產品含有低度摻雜而銷耗掉太過的貿易利益。 LLP草案對於摻雜低量重組DNA成份之進口國家而言，其較重要具實質意義的部份，係在於資料庫之建立、共享資訊之快速使用（rapid access）等機制的導入。研議期間，工作小組即表示會與相關國際組織聯繫，搭配建立適當之資訊資料庫。而負責籌設該資料庫的國際糧農組織（FAO）則表示，其除將運用其已建立的「國際食品安全及動植物健康入口網」（International Portal on Food Safety, Animal and Plant Health，IPFSAPH）外，並計劃與經濟合作發展組織（OECD）進行合作，引用「OECD生物追蹤產品資料庫」（OECD BioTrack Database）內依CODEX「重組DNA植物來源食品安全評估準則」（Guideline for the Conduct of Foods Safety Assessment of Foods Derived from Recombinant-DNA Plants (CODEX Plant Guideline)，CODEX植物準則）所蒐羅之資訊，彙集各類相關資訊為一整合網站，並開放給公眾使用。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。