PayPal 要求電子信箱服務提供業者封鎖未附有電子簽章的信件
E-bay集團旗下的線上付款服務公司PayPal的代表律師Joseph E. Sullivan 於三月二十七日在倫敦舉辦的第五屆國際網路犯罪討論會議( International E-Crime Congress )中，提案要求電子信箱服務提供業者透過封鎖未附有電子簽章(Digital Signature)信件之方式，減少網路釣魚騙局(Phishing)的產生。該提案主要目的在透過電子信箱服務提供業者過濾垃圾郵件篩選系統( Spam Filters)，以防堵看起來幾可亂真的網路釣魚郵件。雖然參與該國際網路犯罪討論會議的業者及政府機構並未對該提案達成共識，但是PayPal公司已和Google公司旗下的電子信箱服務Gmail達成協議，加強過濾垃圾郵件的篩選。
PayPal 是最常被詐騙集團利用偽裝郵件(Spoofing Emails)的受害公司之一，目前詐騙集團以偽裝公司郵件的技術進行網路釣魚，以騙取個人資料或帳號密碼來謀利。Paypal目前已使用數項電子簽章的安全技術，其中包括Yahoo!公司所研發的網域認證鑰匙(DomainKeys），該技術能有效地判斷寄件者的網域（Domain）是否為偽造及寄出信件是否來自偽造的網域。
目前網路釣魚的網站如雨後春筍般地出現，根據一份由國際業者及政府機構聯合提出之「反網路釣魚世界組織」(Anti-Phising World Group)報告指出，統計至今年一月份為止，全世界的詐騙網站已高達兩萬九千九百三十個。故PayPal特別對反制網路詐騙集團利用即可亂真的網路釣魚郵件，將上述提案於國際會議中提出討論 。
法國國家資訊自由委員會（Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL）基於cookie聲明（cookie banner）違反法國資料保護法（Act N°78-17 of 6 January 1978 on Information Technology, Data Files and Individual Liberties）裁罰微軟愛爾蘭分公司（Microsoft Ireland Operations LTD，下稱微軟）搜尋引擎Bing，並根據cookie蒐集資料間接產生的廣告收入、資料主題數量及處理的資料範圍定出6千萬歐元之罰鍰額度，且要求微軟應於3個月內限期改正，如逾期按日處以6萬歐元罰鍰。本案是繼2022年1月6日以來，CNIL以相同理由分別對Google與Facebook裁罰1.5億及6千萬歐元罰鍰後，再增1件科技巨頭因違法運用cookie遭受裁罰之案例。本案對我國隱私執法機關參酌於數位環境中，應就cookie聲明如何進行管理之理由與細節，具有參考價值。 而本案微軟之搜尋引擎Bing遭受裁罰之理由，主要可分為二面向： 一、未經使用者事前同意，逕於使用者設備中設置cookie 依法國資料保護法第82條規定，業者利用cookie或其他追蹤方式針對使用者終端設備上的資料進行讀取或寫入資料前，應盡告知義務並取得使用者同意。惟搜尋引擎Bing在使用者造訪網站時，未經使用者同意便設置一種具有安全及廣告等多種用途的cookie（MUID cookie）於其電腦設備，且當使用者繼續瀏覽網站時，將會另設置其他廣告cookie，然微軟亦未就此取得使用者同意。 二、拒絕設置cookie與給予同意之方式便利性應相同 在有效同意的標準與具體判斷上，由於搜尋引擎Bing的cookie聲明第一階層僅提供「接受」與「設定」兩類按鈕，並未提供「拒絕」按鈕，因此使用者同意或拒絕設置cookie之流程便利性有其差異，並未一致，如下說明： （一）使用者同意設置cookie 如使用者同意設置cookie，僅需於cookie聲明的第一階層點擊「接受」按鈕，即完成設置。 （二）使用者拒絕設置cookie 若使用者欲拒絕設置cookie，需於cookie聲明的第一階層點擊「設定」按鈕；其後進入第二階層，使用者可於各類型cookie選擇開啟或關閉，再點擊「保存設定」按鈕，始完成設置。 是以使用者拒絕同意設置cookie與給予同意之方式，兩者的便利性並未一致。又因第二階層顯示默認未設置cookie，恐導致使用者誤以為網站並未設置cookie，故CNIL認為此種同意欠缺自願性而屬無效者。
日本網路購物標價錯誤判決與臺、日實務差異之研究 美國眾議院通過網路保護法美國眾議院於2015年4月22日以307票同意，116票反對，通過網路保護法（The Protecting Cyber Networks Act）。本法之立法目的在於移除法規障礙，美國公司藉此將得以與其他公機關或私人分享資安威脅的相關資訊，以防範駭客攻擊。 本法之重點內容主要係為對於網路威脅指標與防禦辦法之分享。依網路保護法第102條與第104條之規定，分享的客體包括「網路威脅指標」（cyber threat indicator）與「防禦辦法」（defensive measures），分享之對象則分為非聯邦機構（non-Federal entities）以及（國防部或國安局之外的）適當之聯邦機構（appropriate Federal entities）。本法第102條規定，在符合機密資訊、情報來源與方法、以及隱私及公民自由之保護下，國家情報總監（the Director of National Intelligence, DNI）經與其他適當聯邦機構諮商後，應展開並頒布相關程序，以促進下列事項之進行：「（一）與相關非聯邦機構中具有適當安全權限之代表，及時分享（timely sharing）聯邦政府所有之機密網路威脅指標；（二）與相關非聯邦機構及時分享聯邦政府所有，且可能被解密並以非機密等級分享之網路威脅指標；（三）於適當情況下與非聯邦機構分享聯邦政府所有，且與該些機構即將或正在發生之網路安全威脅（cybersecurity threat）有關之資訊，以防止或降低該網路安全威脅所造成之負面影響。」 以及，對於隱私權與公民自由之保障亦非常重要，就隱私權與公民自由之保障，網路保護法主要在第103條第4項設有相關規定。對於資訊安全，該項第1款規定，依本法第103條之規定進行資訊系統之監控、執行防禦辦法、或提供或取得網路威脅指標或防禦辦法之非聯邦機構，應實施適當之安全管控，以保護該些網路威脅指標或防禦辦法免遭未經授權之近用或取得。同項第2款則更進一步規定了特定個人資料在一定條件下應被移除。該款規定，依本法進行網路威脅指標分享的非聯邦機構，於分享前應合理地對該網路威脅指標進行復核，以評估該指標是否含有任何令該機構合理相信（reasonably believes）與網路安全威脅非直接相關，且於分享時（at the time of sharing）屬於特定個人之個人資訊或指向特定個人之資訊，並移除該等資訊。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC）與衛生、身心障礙及高齡照護部（Department of Health, Disability and Ageing）聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》（AI Clinical Use Guide），旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場，卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰，試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心，將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段，強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制，並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出，當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時，可能構成醫療器材，須符合澳洲醫療用品管理管理局（Therapeutic Goods Administration, TGA）的相關法規要求。 在風險治理方面，該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI，指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高，臨床人員不得過度依賴系統建議，仍須以專業判斷為核心。同時，文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制，持續監測效能、偏誤與病安事件，並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面，指引強調知情同意與透明揭露，醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案，並遵循《1998年隱私法》（Privacy Act 1988）對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引，展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向，為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源：AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).