iVOD / 166663

Field Value
IVOD_ID 166663
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/166663
日期 2025-12-24
會議資料.會議代碼 委員會-11-4-23-12
會議資料.會議代碼:str 第11屆第4會期交通委員會第12次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 4
會議資料.會次 12
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 23
會議資料.委員會代碼:str[0] 交通委員會
會議資料.標題 第11屆第4會期交通委員會第12次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-12-24T11:57:25+08:00
結束時間 2025-12-24T12:07:10+08:00
影片長度 00:09:45
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/8b793423fad44d60f1c418cd4d27b09f1d90d5b7b1a8c99953d00c89e76a212f2843dd09ca1b81945ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 徐富癸
委員發言時間 11:57:25 - 12:07:10
會議時間 2025-12-24T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第4會期交通委員會第12次全體委員會議(事由:邀請數位發展部部長、行政院打擊詐欺指揮中心、內政部、法務部、金融監督管理委員會及國家通訊傳播委員會就「社群平台打詐成效」進行專題報告,並備質詢。 【12月22日及24日二天一次會】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 3.00096875
transcript.pyannote[0].end 4.68846875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 4.94159375
transcript.pyannote[1].end 5.78534375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 11.03346875
transcript.pyannote[2].end 12.02909375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[3].start 12.24846875
transcript.pyannote[3].end 12.85596875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[4].start 12.85596875
transcript.pyannote[4].end 12.92346875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[5].start 12.92346875
transcript.pyannote[5].end 13.09221875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[6].start 13.09221875
transcript.pyannote[6].end 13.15971875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 13.39596875
transcript.pyannote[7].end 13.42971875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[8].start 13.42971875
transcript.pyannote[8].end 64.05471875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 13.44659375
transcript.pyannote[9].end 14.12159375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[10].start 18.61034375
transcript.pyannote[10].end 18.98159375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 51.58409375
transcript.pyannote[11].end 52.07346875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 64.24034375
transcript.pyannote[12].end 84.03471875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[13].start 84.03471875
transcript.pyannote[13].end 101.92221875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 101.98971875
transcript.pyannote[14].end 155.98971875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 156.58034375
transcript.pyannote[15].end 156.68159375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 156.68159375
transcript.pyannote[16].end 156.69846875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 156.69846875
transcript.pyannote[17].end 157.12034375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[18].start 156.76596875
transcript.pyannote[18].end 185.21721875
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 159.44909375
transcript.pyannote[19].end 159.76971875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 163.76909375
transcript.pyannote[20].end 164.03909375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 167.78534375
transcript.pyannote[21].end 167.98784375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[22].start 185.70659375
transcript.pyannote[22].end 204.84284375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[23].start 205.06221875
transcript.pyannote[23].end 235.67346875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 235.67346875
transcript.pyannote[24].end 282.51846875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[25].start 252.83534375
transcript.pyannote[25].end 253.35846875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[26].start 258.91034375
transcript.pyannote[26].end 259.23096875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[27].start 282.53534375
transcript.pyannote[27].end 290.90534375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 291.29346875
transcript.pyannote[28].end 320.36909375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 311.52659375
transcript.pyannote[29].end 311.91471875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 320.38596875
transcript.pyannote[30].end 320.43659375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 320.43659375
transcript.pyannote[31].end 322.05659375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[32].start 322.49534375
transcript.pyannote[32].end 333.66659375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[33].start 330.76409375
transcript.pyannote[33].end 331.20284375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 333.85221875
transcript.pyannote[34].end 388.61159375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 367.68659375
transcript.pyannote[35].end 368.88471875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[36].start 368.96909375
transcript.pyannote[36].end 369.22221875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[37].start 388.61159375
transcript.pyannote[37].end 390.68721875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 389.01659375
transcript.pyannote[38].end 389.45534375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 390.31596875
transcript.pyannote[39].end 390.94034375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[40].start 390.94034375
transcript.pyannote[40].end 439.81034375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 394.77096875
transcript.pyannote[41].end 395.80034375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 406.36409375
transcript.pyannote[42].end 406.75221875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[43].start 409.72221875
transcript.pyannote[43].end 410.02596875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[44].start 413.63721875
transcript.pyannote[44].end 414.12659375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 432.06471875
transcript.pyannote[45].end 432.45284375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[46].start 440.24909375
transcript.pyannote[46].end 452.23034375
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 452.43284375
transcript.pyannote[47].end 470.01659375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 470.32034375
transcript.pyannote[48].end 492.84846875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[49].start 475.46721875
transcript.pyannote[49].end 475.92284375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[50].start 493.00034375
transcript.pyannote[50].end 498.45096875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 498.53534375
transcript.pyannote[51].end 502.63596875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[52].start 502.93971875
transcript.pyannote[52].end 508.52534375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[53].start 507.83346875
transcript.pyannote[53].end 508.69409375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[54].start 508.69409375
transcript.pyannote[54].end 517.67159375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 508.86284375
transcript.pyannote[55].end 509.35221875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 515.91659375
transcript.pyannote[56].end 516.30471875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 517.35096875
transcript.pyannote[57].end 558.01971875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 552.87284375
transcript.pyannote[58].end 553.63221875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[59].start 558.17159375
transcript.pyannote[59].end 581.49284375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[60].start 560.66909375
transcript.pyannote[60].end 561.83346875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 566.32221875
transcript.pyannote[61].end 566.69346875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[62].start 575.67096875
transcript.pyannote[62].end 576.80159375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[63].start 580.96971875
transcript.pyannote[63].end 584.71596875
transcript.whisperx[0].start 3.336
transcript.whisperx[0].end 5.38
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席 有請我們林部長來 林部長請
transcript.whisperx[1].start 11.229
transcript.whisperx[1].end 36.881
transcript.whisperx[1].text 學委員午安部長午安部長我想數位部在近年對於這個數位治理的這個制度建構我想我們給予高度的肯定謝謝那所以今天在這個報告當然是有提到這個社群平台防詐這個議題但我想我們最近推動這個SEMI的1187這個半導體的一個設備治安的認證的一個制度我想這個呈現一個很重要的一個核心的一個精神
transcript.whisperx[2].start 37.621
transcript.whisperx[2].end 57.461
transcript.whisperx[2].text 那未来我们不是要求一个口号式的一个治安的一个宣示而是应该把高度复杂的一个供应链的风险转化成一个有标准有验证有责任归属的一个制度设计让我们所有的业者应该知道做到哪里才算合格那我想这个东西也是
transcript.whisperx[3].start 58.061
transcript.whisperx[3].end 83.696
transcript.whisperx[3].text 有關到我們政府治理要求的一個具體可落實跟可被驗證的一個目標那我想數位部在這個防詐政策上面當然我們要從法律面 科技面還有商業面的面向來處理我想部長 針對這樣的一個治理計畫未來有沒有可能去做一個複製然後把這樣的一個可擴散的一個政策方式能夠往回推動到我們各個不一樣的面向
transcript.whisperx[4].start 84.937
transcript.whisperx[4].end 107.449
transcript.whisperx[4].text 跟委員報告 首先要感謝委員的支持的確Semi-1187這件事情對我們來講意義非常大不但能保護我們台灣產業鏈尤其是IC產業鏈的資安而且它能帶來很大的商機所以我們當然是希望能複製這種方式在別的領域製造類似的狀況這個是Win-Win-Win 大家都是獲利
transcript.whisperx[5].start 111.071
transcript.whisperx[5].end 131.946
transcript.whisperx[5].text 在這個CMI187有一個很特別的地方就是在於說它本身是一個很大的商業利益因為現在世界各國都會要求我們的台灣台積電為首的半導體產業去他們那邊設廠是他們來求我們等於說他們來拜託我們那我們就要求他們說你如果想要加入台積電的供應鏈的話你必須通過這個標準
transcript.whisperx[6].start 133.227
transcript.whisperx[6].end 155.842
transcript.whisperx[6].text 然後再通過這個標準的話我們這個台積電才可以相信說他跟你合作使用你的機台設備不會有木馬藏在你的機台設備裡面是 所以這個是很好的但是要馬上再複製那個我們可能還要再努力一下因為在其他領域我們並沒有像一個台積電這麼大的一家公司作為我們等於說商業上的一個後盾
transcript.whisperx[7].start 156.661
transcript.whisperx[7].end 184.952
transcript.whisperx[7].text 不過部長當然台積電是我們的護國神山是但是我覺得未來在我們整個這個科技發展的領域裡面我想也我們也期待更多的這個台積電的護國神山出現是那所以我想未來怎麼樣針對這樣一個制度治理的核心原則針對我們未來包含AI也好 聲威也好甚至治安的一個政策上面這些屬於高風險的一個數位議題的部分能不能來做一個比較全方位的一個推動的處理的一個模式
transcript.whisperx[8].start 185.805
transcript.whisperx[8].end 204.629
transcript.whisperx[8].text 是 我们会朝这个方向发展那我们就希望说第一个我们要制定各种规范然后另外一个这件事情很大的意义在于说善用民间的力量因为我们知道那个Semi-187这个标准会带来三种商机第一个是说认证本身就是一种生意再来就是说
transcript.whisperx[9].start 206.31
transcript.whisperx[9].end 232.727
transcript.whisperx[9].text 輔導廠商通過認證又是一種生意再來是說提供資安的軟硬體設備去通過驗證又是一種生意所以台灣的資安產業對於這個CMI187非常的期待那同樣我們在打炸的作為上面我們也希望說我們讓這個打炸這個本身就變成一種生意就是你打炸還可以賺到錢那當然除了說服務政府以外還有服務民眾這個我們都希望說
transcript.whisperx[10].start 235.069
transcript.whisperx[10].end 253.608
transcript.whisperx[10].text 生態系我想回歸到今天的我們的專題報告那當然我想我們在各部會的努力之下當然我們期待這個社群平台打造的一個成效能夠持續的努力讓我們的鄉親不被受到影響但是我們現在從數據上來看
transcript.whisperx[11].start 255.75
transcript.whisperx[11].end 272.65
transcript.whisperx[11].text 光是高风险的金融投资诈骗广告从113年单周最高高达7万7千多件到114年11月当然平均已经降到了不到3000件但是我看到其实Meta他们也努力在台湾移除了
transcript.whisperx[12].start 273.15
transcript.whisperx[12].end 290.35
transcript.whisperx[12].text 高達780萬則的一個詐騙廣告這個整個從官方也好從這個商業面也好我想我們應該是做這樣的一個最大的努力但是因為現在我們看到從網路詐騙的一個通報查詢網也累積通報了超過50萬則的可疑的一個訊息
transcript.whisperx[13].start 291.397
transcript.whisperx[13].end 319.347
transcript.whisperx[13].text 那這些數字都可以證明當然我們政府介入之後平台已經動起來但是目前這樣的成效到底是屬於一個專案型的或是一個行政的一個推動成效還是被納入了一個只是一個可追蹤或者是一個比較型的一個指標我想我們不是看到一個數字的這個下降我們應該是期待說我們未來怎麼樣去隨時檢討修正我們一個未來一個治理的一個方向部長有沒有做一個這樣的一個檢討規劃
transcript.whisperx[14].start 320.507
transcript.whisperx[14].end 346.81
transcript.whisperx[14].text 是 首先我們在應該這樣講我們現在抒發部在打詐我們是從三個方面著手第一個是法律面再來是科技面然後再來是商業面在法律面上面我們非常感謝立法院在去年通過了詐房條例那詐房條例通過以後我們就可以要求這些網路平台他第一個要做到廣告實名制然後再來是我們通知他有些詐騙訊息他必須在24小時之內下架
transcript.whisperx[15].start 347.45
transcript.whisperx[15].end 368.631
transcript.whisperx[15].text 在科技面的話 我們就是利用網站通報查詢網以及DNSRPG等等這個技術我們就是利用民間的力量 由民間來通報我們也用AI的方式來通報 來巡查找到所有可疑的訊息 然後用自動分案讓那個當事人 譬如說仿冒謝金河的訊息就找謝金河來確認等等
transcript.whisperx[16].start 369.452
transcript.whisperx[16].end 388.366
transcript.whisperx[16].text 然后再来就是商业面商业面的话我们就是去跟这些大型平台去跟他们劝说说你们不能做一个旁观者你们必须加入我们打炸的行列这在商业上对你们的商业商誉是有帮助你们商誉好的话你们才有更长久的生意所以这个是我们的整体的策略以上报告
transcript.whisperx[17].start 389.647
transcript.whisperx[17].end 413.122
transcript.whisperx[17].text 老實講這個詐騙手法日新月異沒錯上有政策 下有對策所以我們現行的這個治理工具到底能不能去適應每一樣的一個狀況你們推出一個政策還沒有實施之前人家就已經玩新的花樣了是 沒錯尤其我們在政科我們很多的長輩也好 年輕人也好真的很容易受到這些網路的一個詐騙的行為
transcript.whisperx[18].start 414.403
transcript.whisperx[18].end 438.715
transcript.whisperx[18].text 那所以我想尤其現在我們看到包含透過這個假贈品假合作釣魚連結甚至投資的一些管道讓我們的民眾一步步掉入陷阱我想我們也是期待這樣的一個公開廣告型的一個詐騙的處理手段我想我們應該要加強一個質疑的力道那針對這樣廣告型跟私訊型的詐騙我想我們有掌握相關的資訊嗎
transcript.whisperx[19].start 440.536
transcript.whisperx[19].end 466.734
transcript.whisperx[19].text 那個首先就是說委員講的完全沒錯因為打詐我常常講就是好人跟壞人之間不斷的攻防我們好人我們政府一直把各種詐騙管道給堵住了但是這個詐騙集團會變招他會找新的那個詐騙的那個方式他一直在一直在變所以我們一定要加快我們的反應速度那另外一個委員剛剛也提到就是說那個應該是通訊那個像說LINE這樣的通訊軟體那在LINE的這個通訊軟體因為我們沒辦法
transcript.whisperx[20].start 470.436
transcript.whisperx[20].end 492.386
transcript.whisperx[20].text 沒辦法去看個人通訊的內容因為我們是自由民主法治的國家但是我們會要求就是說一旦民眾開始報案我們會要求LINE盡快讓我們可以找到對方的帳號到底是誰之前在一年多以前我們去內政部警政署去要求去跟LINE調資料
transcript.whisperx[21].start 493.226
transcript.whisperx[21].end 517.482
transcript.whisperx[21].text 平均要八個禮拜那現在我們已經縮短到三天那我們的期待是說以後呢縮短到一天以下這樣我們可以很快的把壞人抓到部長這個很重要啦是不能因為這樣子用三天的時間啊這三天不知道還要六天對啊對啊這個沒錯那我們也看到這個馬來西亞有跟進澳洲這個社群禁令研議把平台導入身份驗證我們有沒有可能研究這個方案
transcript.whisperx[22].start 517.982
transcript.whisperx[22].end 539.339
transcript.whisperx[22].text 我們現在有在跟那個平台正在討論就是我們現在蘇發布有一個數位憑證皮夾有個數位憑證皮夾的技術事實上我們可以利用這種方式來驗證使用者的身分這當然就是說因為我們台灣這個是一個非常自由民主的國家可能我們首先就是要凝聚
transcript.whisperx[23].start 540.74
transcript.whisperx[23].end 557.868
transcript.whisperx[23].text 大家的共識如果說大家有共識認為說可以做實名制或類實名制的話或者是在某一做某些行為的時候必須有那個實名制譬如說我購買一些比較危險的物品或者是這個我們會利用數位憑證評價的機制來設法來驗證使用者的身份
transcript.whisperx[24].start 558.348
transcript.whisperx[24].end 583.878
transcript.whisperx[24].text 對 我想就最近這個北捷這個事情一樣嘛我想能夠做這樣怎麼樣嚴密的一個針對一個市民登記登錄的部分能夠做一個查證那我想這個打詐跟這個防堵這個暴力行為絕對不是只有公務部門是 沒錯平台業者也要有責任是 不能讓他賺幾年啦我們應該要有這個蘿蔔跟棍子的這個力道一起去處理這件事情好不好我們會嚴格要求非常謝謝委員的指導 謝謝