「AI治理與個人資料保護」[解答]@e等公務園+e學中心

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問：依GDPR定義，可透過額外資訊(ex金鑰)之使用識別出假名化個資之資料主體，該資料應視為可得識別之當事人的資料，即，假名化後之資料仍是個人資料。

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問：依GDPR建議，資料二次利用之相容性判斷應考慮以下那些項目？

v 原始目的與進階目的之連結

v 是否為敏感資料

v 進階處理可能對資料主體造成之後果

v 資料主體與資料控制者間的關係

問：依歐盟2019年發布的AI倫理準則，可信賴的人工智慧應考量以下7個面向，包含：人類自主性和監控、技術穩健性和安全性、隱私和資料治理、透明度、保持多樣性、不歧視和公平、社會和環境福祉與問責性。

v ○

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問：依人體研究法第4條，人體研究包含對人體檢體或個人之生物行為、生理、心理、遺傳、醫學等有關資訊進行哪些行為之研究？

v 取得

v 調查

v 分析

v 運用

問：依人體研究法第4條，「去連結」係指將研究對象之人體檢體、自然人資料及其他有關之資料、資訊編碼或以其他方式處理後，使其與可供辨識研究對象之個人資料、資訊，永久不能以任何方式連結、比對之作業。

v ○

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問：依人體研究法第19條，使用未去連結之研究材料，逾越原應以書面同意使用範圍時，應再依人體研究法第5條、第12條至第15條規定，辦理審查及完成告知、取得同意之程序。

v ○

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問：個人資料經去連結處理後就可以任意二次利用，不受原同意範圍限制。

○

v ╳

問：個人資料的匿名化處理應注意是否無回溯的可能性。

v ○

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問：依個人資料保護法第6條，以下哪些資料屬於敏感性個資，除符合第6條第1項第1款至第6款但書外，不得蒐集、處理或利用？

姓名

v 醫療

v 基因

v 健康檢查

問：歐盟通用資料保護規則(EU GDPR)不包含以下哪一項？

目的特定原則

透明性原則

課責性原則

v 資料最大化原則