英國將開放區域性媒體整併自由
英國通訊事業主管機關OFCOM擬開放區域性媒體化業經營和併購，藉由開放來促使地區性媒體度過在經濟衰退時廣告量不足之窘境，以保障人民得以接收多元資訊。同時，促使區域性媒體之整併亦有助於對抗最大規模之媒體BBC，有促進市場競爭之狀態。
OFCOME在建議報告（Report of the Secretary of State on the Media Ownership Rules）中提到，對於電視、廣播和報紙所有權之限制，其規範目的在於給予民眾接受多元的觀點和不同新聞、資訊和意見的管道。但是近年來，網路已經漸漸成為接收新聞的替代來源，加上經濟因素之衝擊，在這樣的轉變下，區域性媒體所有權是否仍應受從前跨業經營之規範，有值得檢視之處，故提出幾點建議，包含：
1-移除數項法規中關於廣播公司所有權之限制；
2-區域媒體自由化下，僅限制單一媒體不得同時符合下列三項：（1）大於50%市佔率的區域性報紙；（2）區域性廣播基地台（a local radio station）；（3）三個區域性的電視頻道；
3-修改新聞提供者法案（The appoint news provider rule）用以確保第三頻道新聞來源非由BBC提供，而提供民眾多元之選擇。
美國於2018年10月11日正式簽署通過《音樂現代化法》（Orrin G. Hatch-Bob Goodlatte Music Modernization Act, MMA），該法搭起時代鴻溝的橋樑。《音樂現代化法》囊括三個從2017年分別通過的子法，並成為《音樂現代化法》中的三個大標題： 第一部份：音樂授權現代化（Music Licensing Modernization） 音樂作品本身的著作權、重製權是「大權利」（Grand Right），而公開傳輸權則是「小權利」（Small Right）。前者是恢復市場機制、自由議價，愈自由愈好；後者則是愈方便、愈能夠使音樂作品被世人看見愈好。《音樂現代化法》實踐了這個理想。《音樂現代化法》成立職司音樂著作授權的非營利組織「音樂機械灌錄集體授權組織」（The Mechanical Licensing Collective, MLC）。該組織是針對「數位音樂串流業者」量身打造，進行音樂數位使用（Digital Uses）的概括式授權（Blanket License）。再者，根據舊法，授權金是法定的，但《音樂現代化法》予以音樂創作人對其作品的授權金額保有協商權（Authority to Negotiate）。同時透過音樂資料庫的建立和免費線上檢索系統，方便音樂使用人查詢與媒合。 第二部份：經典音樂法（CLASSICS Act） 溯及賦予1923年1月1日至1972年2月14日之間的音樂，就未經授權而進行「數位錄音傳輸」（Digital Audio Transmissions）之行為，使之有從首次公開發行後95年的著作權保護。這裡授權的客體所會得到的權利相近於1972年後錄音著作「非互動式數位串流服務」所得到的保護。 第三部份：音樂製作人分潤（Allocation for Music Producers） 在科技世代，一個偉大的音樂創作，並非作曲人獨力完成的，《音樂現代化法》以分潤制度，讓音樂製作人、混音師及音訊工程師首次獲得法律上的權利。
世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」（Ethics and governance of artificial intelligence for health）指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景，而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外，並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心，最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則： 一、保護人類自主性（autonomy）：本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權，而人工智慧只是輔助功能，無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益：人工智慧不應該傷害人類，因此須滿足相關之事前監管要求，同時確保其安全性、準確性及有效性，且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性（intelligibility）：開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定，故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬（responsibility）與問責制（accountability）：人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜，關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰，故須存在有效之機制來確保問責，也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性（inclusiveness）與衡平性（equity）：應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用，無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇，且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性（responsive）及可持續性之人工智慧：人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待，且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。
英國金融主管機關針對銀行資訊安全問題處以重罰英國金融監理機關，針對RBS集團旗下之三間銀行2012年所發生的資訊安全問題，共處以五千六百萬英鎊的罰款。 RBS、NayWest以及Ulstet的客戶於2012年6月，因為銀行執行的軟體更新發生技術上問題，在使用服務（包含線上服務）時，遇到存款結餘及付款執行的正確性問題。 針對此項資訊上的問題，英國金融行為監管局（FAC）處以四千二百萬英鎊的罰款；另一機關，英國審慎管理局（PRA）亦罕見地再以違反「金融機構應以適當風險管理系統以及合理之注意義務，有效管控其服務」規定之理由，另對該銀行處以一千四百萬的罰款。這是首次2個主管機關對於銀行未能有效辨識及管理其已暴露之資訊風險共同處罰之案例。 PRA指出，資訊風險管理系統適當的發揮功能以及控制，是一個公司健全不可或缺的部份，同時對於英國金融體系的穩定也特別重要。 FCA亦試圖開始評估銀行對於他們所曝光的資訊風險的管理程度，以及銀行的管理階層如何去掌握自己銀行，因為技術錯誤所造成的影響程度。 RBS聲明公司已經在主營運系統外建置了鏡像系統，可以繼續處理「主要客戶服務」的顧客交易；同時也可以修復主營運系統。
美國資訊安全分析新挑戰：巨量資料（Big Data）之應用在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。