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「視覺辨識」科技偵查措施之適法性—以隱私權為核心—

為了解決木馬病毒解決2020的問題，作者蕭國振 這樣論述：

執法機關運用科技設備偵辦刑案，有利於蒐集犯罪事證及提升破案效率，由於立法跟不上科技發展的步伐，使得新型態科技執法欠缺授權依據。2020年9月8日法務部預告制定「科技偵查法」草案，引發社會輿論譁然，認為政府如同電影「全民公敵」片中的橋段，會肆無忌憚的進行全面監控，嚴重侵害人民隱私及資訊自主權益。弔詭的是，大街小巷攝影鏡頭設置越來越多、密度越來越高，民眾反而不以為意，甚至認同廣為設置是種保障措施，有助預防或嚇阻犯罪發生。惟「科技偵查法」草案未將監視系統予以納管規範，有關監視儲存資訊管理，散見於個人資料保護法、警察職權行使法、地方自治條例及相關行政規則等。現行調閱監視器拍攝畫面之偵查作為，實務界定

為刑事訟訴法第228條第1項、第230條第2項一般授權條款之範疇。殊不知科技的發展進步快速，以人工智慧深層學習演算法和卷積神經網路的分析架構，進行影像視訊的偵測與追蹤，透過監視器將所攝得影像轉換成數位資訊儲存在伺服主機，利用程式檢索資料庫進行數據分析，統稱為「視覺辨識」技術之應用。目前警方偵查刑案所仰賴「雲龍系統－雲端智慧型影像檢索服務」為是類科技的應用之一，其功能之強大如上帝之眼，能夠追溯過去蹤跡、鎖定現在位置以及預判未來動向，進而繪製出私人之生活圖像、數位足跡。此類科技偵查措施，可以不斷地更新程式、創設功能，突破物理世界的侷限，以跨越多維空間的方式，無聲無息監控人民生活，嚴重干預隱私權及資

訊自主權。本文首重探討「雲龍系統－雲端智慧型影像檢索服務」之車行紀錄查詢系統，在刑事訴追程序中的定位及屬性，並同時研析相關科技偵查措施之授權依據，以便確立將來執行之判準。

端點特權管理之灰名單軟體信譽判斷研究—以C公司為例

為了解決木馬病毒解決2020的問題，作者王國同 這樣論述：

依據國內資訊媒體的企業資安調查，惡意程式及勒索軟體的威脅成為近兩年企業風險的前五名，中大型企業為防範此問題，採用端點特權管理系統的商用解決方案，來對用戶端進行軟體與權限的安全控管。端點特權管理系統 (Endpoint Privilege Management，EPM) 是賦予用戶端軟體適當的執行權限，同時只允許用戶端執行企業信任的軟體，能夠透過權限控管與軟體控管來達到用戶端的保護，並同時提供符合稽核法規的報表。EPM對軟體控管依賴於系統管理員對軟體的分類，當系統管理員對軟體信譽無法判別時，則將其歸類為灰名單軟體。本研究以案例公司的端點特權管理系統為研究對象，透過ELK Stack (Elas

ticsearch、Logstash、Kibana) 與外部IP Address信譽清單來與EPM整合，設計出一套實用性的系統，能夠自動判別已存在的灰名單軟體信譽，來輔助系統管理人員使用EPM，進而降低系統維護成本與提高資安事件的反應速度。此實驗方法於2021年1月至2021年4月期間運行於案例公司，在約2000台的電腦中，完成即時比對的灰名單軟體對外連線次數為398,642次，而其中有71次的連線是連線至信譽不良的IP Address，若以一次連線比對需5分鐘計算，本研究設計可節省的比對時間約3萬多個小時。