物聯網的隱私設計問題
我國個資新法於105年3月15日公布施行，並配合開放政府、開放資料議題，包括比較敏感之財稅、醫療等資料，vTaiwan曾召開多次「個資利用與去識別化」討論公聽會，公務機關深怕開放資料後，未善盡民眾個資保護責任而違反個資法，上述的討論也大都僅針對公務機關開放資料之範疇。
一般個資案例，大都是在違反個資之負面事件發生後，再行討論處理，屬事後補救措施。除公務機關外，涉及產業發展之非公務機關，雖已納入個資法規範，但產業發展與隱私個資如何相輔相成，受重視程度仍然甚為不足，隱私保護會成為相關服務系統的一大負擔嗎？
目前歐盟積極推動隱私設計（Privacy by Design: PbD）、隱私優化技術（Privacy Enhancing Technology: PET）等作法，擬對大規模資料收集的產業生態鏈體系，於開始規劃設計時即導入隱私保護相關措施，尤其是物聯網產業。本文擬探討IoT與隱私設計議題，供我國公務及非公務機關推動個資保護及IoT產業參考。
物聯網、大數據與隱私保護
這一波物聯網（IoT）之所以會影響深遠的主要原因，是由諸多技術發展同時匯合而成，這些技術包括：
感應器快速小型化（Miniaturization）、
運算成本大幅降低（Computing Economics）、
IP網路持續快速普及（Widespread Adoption of IP-based Networking）、
無所不在連結需求（Ubiquitous Connectivity）、
雲端運算崛起（the Rise of Cloud Computing）、
大數據分析智慧化（Advances in Data Analytics）等。
物聯網經由收集大量即時資料，儲存於雲端，並經大數據分析之智慧決策與產出，提供有感之體驗服務而創造價值；如無雲端平台及大數據分析，物聯網價值即不易展現。物聯網節點數、資料收集量大到某一數量後，大數據分析就逐漸產生無可替代的價值，例如Google地圖導航查詢（同時使用人數到一定量之後，就會有道路塞車與否之查詢資訊出現）、電商推荐購物、適性廣告推播等。
這種依循摩爾定律，延伸至橫跨不同產業IoT應用成指數成長現象的快速發生，由量變產生應用價值的質變，將益發明顯。
隱私保護是一種挑戰，也是一個機會。在開始設計階段即融入隱私設計原則，即能取得消費者信任。
全球互聯網協會（ISOC）於2015年10月提出一份物聯網的發展分析報告，指出物聯網五個關鍵挑戰領域，包括新經濟與發展（emerging economies and development）、互通性與標準（interoperability and standards）、安全（security）、隱私（privacy）、法律規範與權利（legal, regulatory, and rights）等。
隱私保護是一種挑戰，也是一個機會。假如在物聯網的大數據生態系統（本文所稱IoT係指其收集大量數據，與大數據分析之隱私議題相似）中，能夠在使用者與大數據產業之間建立信任關係，讓大數據系統在開始設計階段即融入隱私設計原則，並在其價值鏈的不同階段，適當採用隱私優化技術，支持資料控制（Data Controller）者可以盡資料保護義務，即能取得消費者信任。
沒有隱私就沒有大數據、就沒有物聯網。在效用、隱私相容兼顧下，期望從大數據對抗隱私（Big Data versus Privacy），轉為大數據調和隱私（Big Data with Privacy），讓大數據分析價值與個人資料隱私保護取得平衡發展，期望能夠建構一個永續發展的物聯網健康生態系統。
隱私設計（Privacy by Design, PbD）
在IoT系統開始規劃設計之初，即考慮利用隱私優化相關技術，將隱私個人資料保護原則融入整體系統設計之中，此即隱私設計概念之精神。2014年歐盟網路與資訊安全總署（ENISA）提出隱私與資料保護設計文件，包括八項隱私設計策略：
最小化（Minimize）：個人資料收集量應最小化。
隱藏化（Hide）：個人資料及彼此關係，應避免明文及可視。
區隔化（Separate）：個人資料應盡可能採分散及分隔處理。
聚集化（Aggregate）：個人資料應採最高等級的聚集處理及最小可能的細部處理。
通知（Inform）：當處理個人資料（透明）時，資料主體者應該適時地被足夠的通知。
控制（Control）：資料主體應提供個人資料處理之代理管理（不一定自我管理）控制機制。
強化（Enforce）：與法規相容的隱私政策，應該到位並強化執行。
展示（Demonstrate）：資料控制者必須能展示隱私政策及法規遵循性。
依上述隱私設計策略來檢視大數據價值鏈（Big Data Value Chain），可以看出可能的建置過程中採取之ㄧ些措施，如下表所述：
大數據價值鏈之隱私設計策略
隱私優化技術（Privacy-Enhancing Technologies）
係指凡是可以協助保護隱私之各項工程技術。上述大數據價值鏈之隱私設計策略中所採取之ㄧ些建置措施，即應用隱私優化技術來強化隱私保護。
本文不詳細描述各項PET技術，僅強調隱私設計中的PET技術，可以在系統規劃設計之初，即可以考量如何兼顧相容隱私保護；即使很簡單的欄位資料加密或個資資料移除程序，都會對後續的個資利用、處理產生很大效果。
各項PET技術，屬工程技術手段，會隨著技術進步而異，目前主要涵蓋的項目包括:
匿名技術: 將個資資料修正處理致無法再辨識個人之技術，統稱匿名技術或去識別化技術。大數據分析要兼顧效用價值及匿名再辨識要求，使用的技術主要包括: K-Anonymity、遮罩及合成等。
加密技術: 包括資料庫加密、對稱式搜尋加密、公鑰搜尋加密、隱私保留運算等。
安全、當責與控制: 細粒度存取控制、及時安全偵測監控、分散式資料儲存、加密安全傳輸等。
透明與存取: 圖像式表示法（非冗長政策而是容易知悉個資如何被處理之方式）、資料可移性（變更資料控制者）等。
同意、所有權與控制: 讓使用者全權管理其個資之方法，包括友善同意或撤銷同意機制、隱私偏好、個資管理（保留或刪除）等。
我國IoT產業發展之隱私保護建議
我國IoT產業之發展，目前仍僅在強調IoT創新經濟與發展面向，對如何建構一個完整IoT生態體系，所會面臨的安全、隱私、與法規挑戰等，仍著墨甚少。
新導入的IoT服務系統在設計之初，也應能及時導入隱私設計及隱私優化技術。
我國因應個資保護要求，已通過最新個資法修正，並推動個資管理制度驗證，包括BS-10012（個資管理制度）、ISO 29100（隱私權框架）、ISO29191（部分匿名及部分去連結鑑別要求事項）之制度建立及驗證。這些標準要求事項及框架，大致上是相當完整；對公務機關持有與人民敏感性資料之關鍵系統，如ETC（國道電子收費系統）、健保系統、電子報稅系統等，亦皆已要求進行個資驗證事宜。
惟涉及收集大量個資的民間企業所建構的IoT系統，如YouBike系統、居家老人照護服務、穿載式健身服務系統、社區或警政或居家安全監控服務系統、居家自動化系統、智慧城市系統等之相關應用，希能重新檢視系統隱私保護之設計措施；新導入的IoT服務系統在設計之初，也應能及時導入隱私設計及隱私優化技術，相容隱私與效用原則進行開發，讓IoT系統擴大規模成為永續的健康服務生態系統，並奠定IoT產業具競爭力的紮實基礎。
下列建議可供IoT產業發展相容隱私設計之參考：
IoT系統設計之初，即應導入隱私設計及優化技術，相容系統效用與隱私原則。
較大規模IoT系統皆應進行隱私衝擊分析（PIA），讓潛在隱私風險可以被管控。
較大規模IoT廠商適時導入如ISO 27001（資安管理制度）、BS-10012（個資管理制度）或ISO 29100（隱私權框架）、ISO 29191 （部分匿名及部分去連結鑑別要求事項）之個資管理制度及驗證作業。
政府適時研訂隱私設計及PET技術參考指引或規範，供發展IoT系統廠商參考。