Twitter大量個資遭駭 誰要負責
Twitter大量個資遭駭 誰要負責

在今年10月1日上路施行的個資法,雖然在二年多之前就已經公布,但由於相關配套措施及子法均付之闕如,還是讓許多企業有進退失據的感覺。企業裡,客戶/會員的個資,少則幾萬筆,多則幾百萬筆。假如這些個資不幸外流,但不是被公司賣出去,也不是被員工洩露出去,而是遇到了高手駭客,公司是不是仍然必須依據個資法第29條、第28條之規定,對每一筆洩露的個資,賠償五百至兩萬元,甚至還賠到法定上限的二億元為止呢?

Twitter日前遭受駭客入侵,導致25萬筆用戶的資料外洩,並在2/1聲明中指出,過去一周陸續偵測到異常登入行為,並證實是來自駭客組織的攻擊,當時雖然立即關閉了相關系統,但仍有用戶受到影響,預估駭客已竊走25萬名用戶的使用者名稱、email帳號、連線代碼(session tokens)以及加密存放的密碼。由於攻擊手法相當精密,Twitter認為,這並非業餘人士所為,也不可能是單一狀況,換言之,近期內還有其他公司或組織遭受類似攻擊。

在如上文報載的本案中,Twitter被駭客入侵,25萬筆用戶的資料外洩,假設新個資法適用在這個案子上,Twitter又該負什麼責任?

個資法第29條第1項要求,倘若公司「違反本法規定,致個人資料遭不法蒐集、處理、利用或其他侵害當事人權利者,負損害賠償責任」(賠償的標準如前所述,訂明在第28條第3、4兩項);而第29條但書,則對公司提供了唯一的責任切割途徑「能證明其無故意或過失者,不在此限」。既然這個條文是賠償責任之主要來源,就讓我們在此以Twitter的例子作分析,看它應不應該賠:

1. 條件A:「個人資料遭不法蒐集」,這點符合。個資遭駭而流出既然是事實,那就沒什麼好再進一步硬拗的了。

2. 條件B:「違反本法規定」,這點看來就有爭議了。首先,個資法全文56條,若每一條都要去看有沒有違反,著實浪費時間。其實,對民間企業而言,個資法固然規範了許多義務,比方說特種個資原則上禁止蒐集處理、對個資當事人之各種告知義務、正確性保持義務、掣給複本及刪除義務…等。但就駭客入侵這種案例而言,主要須檢討的,則是第27條第1項的「採行適當之安全措施、防止個人資料被竊取、竄改、毀損、滅失或洩漏」之義務。至於同條第2項,由於還有待於政府進一步之行政命令,在此暫且按下不表。也就是說,倘若Twitter這次個資被駭事件,是因為「沒有採行適當之安全措施」所導致,那大致上也同步將被認定在保護個資上有過失(參下述)。然而,公司究竟有沒有採行適當之安全措施,這件事情到底該由誰去舉證?從條文表面上看,似乎是求償的受害者;但論其實際,由於證據偏在公司內部,再併同第29條但書觀察,可以看得出來法律的方向,等於要強迫企業說明並舉證,何以其一方面確實採行了適當之安全措施、二方面也沒有任何的故意或過失!

3. 條件C:「能否證明公司對於個資遭駭無故意過失」,這部分是在訴訟答辯上最抽象、又與上述的條件B在說理上具有高度重疊性的地方。比方說,Twitter倘若主張自己已經盡了一切必要之努力,應該注意到的和能注意到的,一樣都沒有遺漏,那麼可能即必須舉證證明以下二點:(1) 公司的server與外部連線的gateway,都已經用防火牆作好保護(2) 個資都以DRM(即「數位權利管理」技術。簡單講,是去對文件的內容加密,任何人只要沒取得解密的金鑰,即使拿到了一份含有個人資料的文件,也無法讀到內容)上鎖。這二點如果都具備、而駭客卻仍舊侵門踏戶不但把個資拿走還破解出金鑰打開文件而違法利用個資,Twitter的確有很大的機會能在答辯上被法院接受、認定其已經採用了適當的安全措施,並且在本件個資外流的事件上沒有故意或過失。

換句話講,在個資遭駭的案型中,我們認為,從現行科技水準看,由於防火牆及DRM這兩種東西都已經是相當成熟的技術,並且在取得成本上也都種可選擇的方案(不像十幾年前,企業如果要買這種solutions,可能得準備花到數百萬台幣之預算)可以斟酌,不致於讓企業陷入負擔不起的窘境(預算是否符合比例原則的考慮是可以被政府接受的,這部分參考目前的個資法施行細則草案第9條第3項即可得知),所以倘若企業連如此基本的防護都怠於採用,在個資被駭的不幸發生時,從客觀上顯然將無法證明已經採取了適當之安全措施,在主觀上更難以用自己對於個資的外洩沒有過失來自辯。依法定標準負賠償責任,恐怕就會成為當然之結果了。

關鍵字: #隱私與資安
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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