活動資訊 日期：2020年11月20日（五） 下午14:00-16:40 焦點座談 主持人： 詹婷怡 副理事長（數位經濟暨產業發展協會） 與談人： 余若凡 合夥律師（國際通商法律事務所） 林建隆 主任（刑事警察局 科技犯罪防制中心） 陳昱奉 檢察官（嘉義地檢署） 蔡志宏 庭長(士林地方法院)

活動資訊 日期：2020年10月27日（二） 下午14:00-16:00 引言報告 全球及台灣網路海纜現況 / 陳文生 顧問（NII產業發展協進會） 焦點座談 主持人： 陳文生 顧問（NII產業發展協進會） 與談人： 曾怡碩 所長（國防安全研究院 網路作戰與資訊安全研究所 ） 黃勝雄 董事長（臺灣網路資訊中心） 蔡季廷

活動資訊 日期：2020年8月19日（三）下午14:00-16:00 引言報告 網路內容政策趨勢 / 曾更瑩 合夥律師（理律法律事務所） 從證據提出或準備責任之分配談假訊息的規制與處罰 / 邱文聰 研究員（中央研究院法律學研究所） FB Oversight Board的成立與內容審查 / 陳憶寧 委員（Facebook 內容監督委員會） 焦點座談 主持人：邱文聰

活動資訊 日期：2020年9月17日（四）下午14:00-16:00 專家座談: 主持人：黃勝雄 董事長（台灣網路資訊中心） 與談人：吳國維 顧問（NII產業發展協進會）、周宇修 會長（台灣人權促進會）、曾更瑩 律師（理律法律事務所）、蔡志宏 執行秘書（行政院科技會報） 座談焦點 會議首先由黃勝雄董事長介紹與談人，並說明本座談會探討的四大焦點，包括： 1. 聯合國成立100周年後，網際網路與人類社會的發展。 2. 數位科技與網路是否會促進更加公平的發展。 3. 數位科技與公眾和政府間的信任關係走向。 4. 因應未來挑戰，臺灣如何參與國際網路治理。

活動資訊 日期：2020年8月19日（三）下午14:00-16:40 專題演講1：從國際法分析網路攻擊（國防大學法律系 / 田力品 系主任） 專題演講2：網路攻擊事件歸因的技術挑戰（奧義智慧科技 / 吳明蔚 博士） 專題演講3：中國對台的灰色地帶行動（前戰爭學院榮譽講座 / 廖宏祥 老師） 專題演講1：從國際法分析網路攻擊 / 講者：國防大學法律系田力品主任 田老師從國際法角度，深入分析網路攻擊能否算是一種負面的侵略甚至是戰爭行為。講者首先探討了有關戰爭、攻擊等定義，提及國際法中，戰爭並無具拘束力的定義，其構成要件也屬模糊，通常，一個國家發動戰爭需要具有武力正當性與手段正當性，且只能針對敵方軍隊，而非百姓。戰爭與武裝衝突之界線模糊，敵意行為與惡意行為亦如是，國際公約並未定義敵意和惡意行為，目前僅有學者定義。此外，過去戰爭的武器是有形的刀槍火砲，而網路戰爭的資訊則是無形的，因此網路攻擊需將資訊定義為無形武器，當違法或違反社會倫理的網路行為發生，應用國內法或國際法追溯，則必須視行為者為個人或國家，非國家行為體(例如：ISIS)的作為也須在國際法上被評價。 鑒於網路攻擊在戰爭層面定義深具諸多不確定性，田老師提到，國家應對網路攻擊的方式或許是擴充解釋以即使網路行為定義明確化的方式。因此，在觀察國家實踐後，國際法專家須凝聚更多共識才能更好地定義網路攻擊，並讓國際對於網路攻擊有所共識，最後才可能將網路攻擊的戰爭定義實踐於習慣國際法之中。 會後，參與者針對現行聯合國現行國際組織的約章是否能阻斷網路攻擊進行提問，田老師則持悲觀看法，因國際法院目前尚未處理過網路攻擊爭議案件。網路攻擊的強度是否能使被攻擊國家行使自衛權仍無規範，目前僅有規範個人網路犯罪行為的法條，針對國家行為之規範仍莫衷一是。

活動資訊 日期：2020年8月6日（四）下午14:00-16:00 專題演講1：AI是對抗肺炎疫情萬靈丹？機會與限制 （國立臺灣大學資訊工程系教/Appier首席機器學習科學家 林守德 教授） 專題演講2：人工智慧應用於疫情控制的法律歸責課題（中央研究院歐美研究所 陳弘儒 助研究員） 專題演講1：AI是對抗肺炎疫情萬靈丹？機會與限制 林教授的演講主要介紹了5種類型的人工智慧在 COVID 19 疫情應用，包括預警和預判、檢測和追蹤、診斷和治療、監控和支援、科研和打假。 在預警和預判部分，林教授以BlueDot為例，提及該公司會掃描來自上百種管道的資料，例如衛生組織、商業航班、媒體等發布的報告與資訊，從中過濾出與疫情相關的詞彙，得以提早判斷潛在疫情的風險。而在預警方面採用的技術以自然語言處理技術和機器學習演算法為主，在這個案例中，成功地預測了10個城市可能爆發疫情。預判則是發生在疫情發生後，自各式各樣的數據中，例如電子病歷、連鎖藥局的抗病毒處方籤、醫療服務利用率、住院率、死亡率等，用以預測高風險患者，並進一步判斷以下問題：誰應該被檢測以及隔離？哪裡需要醫療用品補給？或者哪個地區復發風險較高？這些訓練資料是讓預測成功的關鍵。 在檢測和追蹤的應用上，目前最常見的是紅外線體溫檢測設備經常失準，倘若運用AI，即可進一步「辨識」熱源是否來自於個人的身體而非物件。目前AI技術還可用來辨識個人身分，並與體溫資訊結合。另一個是無人機的遠處監控案例，無人機可透過監控不同的生理訊號（如呼吸、心跳、溫度、咳嗽等），來判斷是否有疑似 COVID-19 的症狀。這類的AI應用採用的技術是較熱門的影像辨識的深度學習以及生理訊號檢測等。還有一種稱之為病毒變異的追蹤技術，做法上是比對遺傳序列監測 COVID-19 病毒的變異，來推算病毒傳播路徑，可以找出病毒的源頭或傳播的速度。