未事先告知即監視員工之通訊 企業被判侵犯個人隱私
根據2005年一項統計調查指出，員工超過一千人的公司中，36.1％對員工從公司內部外寄的電子郵件加以監視，而同時亦有26.5％的公司正準備對員工由公司內部發送的電子郵件加以監視。若是以員工超過二萬人的公司來看，更有高達40％的公司已然利用過濾科技對員工外寄的電子郵件加以監視，而正準備利用相關科技對員工外寄的電子郵件加以監視的公司亦高達32％。
然而根據歐洲人權法院近日所做出的判決，不論公司是否訂有清楚的員工使用政策，一旦公司並未告知員工其在公司內的通訊或電子郵件往來可能會受到公司的監視，則該公司將可能違反歐洲人權公約(European Convention on Human Rights)。
該案例乃是由於一位任職於英國南威爾斯之卡馬森學院(Carmarthenshire College)的員工—Lynette Copland發現自己的網路使用情形及電話均遭到工作單位之監視，憤而向歐洲法院提出告訴。由於卡馬森學院並未提醒員工在工作場合之電子郵件、電話或其他通訊可能遭到監視，因此Lynette Copland之律師主張當事人在工作場合之電話、電子郵件、網路使用等其他通訊都應具有合理的隱私權期待，而受到歐洲人權公約第8條的保障。歐洲法院判決Lynette Copland可獲得約5910美元之損害賠償以及1,1820美元之訴訟費用。
歐盟部長理事會（Council of Ministers）已於今（2010）年4月27日要求執委會檢視其網路犯罪防制目標，並調查是否有需要設立一中央機構，以儘速達成下列幾項目標，包括：提高調查人員、檢察官、法官及法院相關人員的專業標準、鼓勵各國警方資訊分享以及協調歐盟27個會員國間打擊網路犯罪所採取之方式。 部長理事會提議由執委會進行設立專責機構之可行性調查研究，擬由該專責機構負責前述目標之達成，亦須評估並監督預防性與調查性措施之實行。該調查研究中應特別考量欲設立專責機構之目的、範圍及可能的經費來源，另外亦需考慮是否將其設置於位於海牙的歐盟刑警組織（European Police Office, Europol）中。考量網路犯罪跨國界之特性，為使打擊網路犯罪之相關措施更有效，必須有良好的國際合作及司法執行互助配合。部長理事會認為藉由專責機構之設立，不僅能夠協助培訓法官、警方及檢察官，亦能做為聯繫網路使用者、受害者組織及其他私部門的常設機構。 本部長理事會將歐盟現有之網路犯罪防制相關計畫分成短、中、長期計畫，要求執委會定期追蹤各項相關計畫之執行情況，亦將設立網路犯罪防制專責機構列入執委會後續四年所持續執行有關犯罪與安全治理的斯德哥爾摩計畫（Stockholm Programme）中。 此外，部長理事會也呼籲歐盟各國追蹤用於網路犯罪之IP位置及網域名稱，同時要求執委會協助建立共通的廢止機制，以進行網路犯罪防制。 位於希臘的歐盟網路與資訊安全機構（European Network and Information Security Agency, ENISA），是現階段歐盟網路犯罪防治的研究機構，其進行資訊安全威脅行為之調查，並提供相關建議，但僅是資訊服務單位，未實際投入打擊犯罪行動。
政府資訊業務委外涉及個人資料保護法律責任分析及因應建議 IEA 發表「德國能源政策 2013 年檢閱報告」 美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。