2017年10月,美國知名保險公司Farmers Insurance Group(下稱Farmers)在加州法院提訴,控告前員工Venkatesh Kamath(下稱Kamath)、前資訊長Shohreh Abedi(下稱Abedi)和競爭對手American Automobile Association(下稱AAA協會)旗下的Automobile Club of Michigan(下稱Auto Club)竊取營業秘密。
Farmers聲稱,於2015年起使用Guidewire Software(下稱Guidewire),以更新其理賠處理和保險服務系統。Kamath因Guidewire業務,接觸到Farmers高度敏感與機密資訊。Abedi前為Kamath上司,曾監督Guidewire計畫初期階段。之後Abedi至Auto Club任職,協助Auto Club轉換使用Guidewire,並挖角包括Kamath在內許多Farmers員工。Kamath離職前,從Farmers電腦中拷貝超過6400份檔案,其中包括與Guidewire計畫及Famers核心業務相關的營業秘密資訊。
Farmers控訴Kamath、Abedi及Auto Club違反加州營業秘密法(California Trade Secret Act)、從事不公平競爭、違反忠實義務及其他事由,除訴請賠償外,也請求法院禁止被告使用其營業秘密。
本案非Farmers與AAA協會首次因營業秘密事宜而對訟。2010年間,Farmers曾控告AAA協會旗下Auto Club Group竊取其投保客戶機密資訊,惟該案當時經法院以Farmers未能證明有何損失或損害為由,駁回其訴。Farmers公司於2017年10月對Auto Club提起的本件訴訟,法院實務的發展為何,值得後續觀察。
美國聯邦巡迴上訴法院(CAFC)於2008年8月13日,在Jacobsen v. Katzer一案中,對於未遵守自由軟體授權條款而使用他人著作,作成構成著作權侵害之判決,扭轉地方法院之判決結果。由上訴人Jacobsen經營的JMRI(Java Model Railroad Interface),透過多數參與者集體協作的程式DecoderPro,為開放資源的自由軟體,採取Artistic License模式,供模型火車迷編輯解碼器晶片(decoder chip)的程式以操控模型火車;被告Katzer從 DecoderPro下載了數個定義檔來製作一套市售軟體稱Decoder Commander,卻未遵守該自由授權條款,包括未標示JMRI為原始版本之著作權人、可從何處取得標準版本、及修改後版本與原始版本差異部份之註記等。 Jacobsen認為Katzer的侵害著作行為已造成不可回復之損害,請求法院暫發禁止命令(preliminary injunction)以停止Katzer的違法行為,地方法院認為被告乃違反非專屬授權契約,應依違反契約責任負責,不另構成著作侵權行為,駁回暫發禁止命令的請求。 聯邦巡迴上訴法院認為本案爭點在於「自由軟體授權條款的性質究屬契約內容(covenant)或授權條件(conditions of the copyright license)?」,由於Artistic License之用語為「在符合下列條款之條件下」(provided that the conditions are met )方能重製、修改及散布,以遵守授權條款為取得授權之條件,本案中Katzer未能遵守條款,因而根本未取得授權,其行為屬無權使用而構成侵害著作權,是以命地方法院就暫發禁止命令一事重新審理。在善意換取善意(Creative Common,創用CC)及分享著作的潮流下,支持者譽此結果為自由軟體的一大勝仗。
美國資訊安全分析新挑戰:巨量資料(Big Data)之應用在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。
歐盟行動電視管制架構及發展策略-以市場進入管制為中心 中國大陸國務院印發關於實施《促進科技成果轉化法》之規定中國大陸於2015年8月29日修改了其《促進科技成果轉化法》,為了該法的實施,中國大陸國務院於今年2月17日的常務會議中,即發表了其對於鼓勵研究機構及大專院校之科技研發成果運用的相關措施;而針對這些措施,中國大陸國務院於同月26日制定了相關的具體規定,並在3月2日時發布,並行文於各相關機關。 該規定分作16點,主要分三個大方向,包括促進研究機構及大專院校的科技研發成果轉移於民間企業、鼓勵科技研發人員發展創新技術以及創業活動,與科技研發環境的營造等等。 具體而言,其主要措施包括允許研發機構得自主決定其科技研發成果的運用,原則上不需要向政府申請核准或報備、其運用後的收入不需繳交國庫,得全部留於研發機構內,用於對研究人員之獎勵及機構內科技研發之用、其並對該收入用於對研究人員獎勵之比例下限作出明文規定、允許國立研發機構及大專院校之研究人員在一定條件下得保留原職位在一定期間內至民間企業兼職,或進行創業活動,以從事科技研發成果的運用,以及對研發機構的考核標準應納入對機構之科技研發成果及運用的評鑑等等。