Pioneer控告Garmin車用導航專利侵權
日本Pioneer於11月13日向美國國際貿易委員會(International Trade Commission, ITC)控告美國GPS大廠Garmin侵害其下三項美國車用導航技術專利，並要求禁止Garmin進口及銷售涉及所侵犯之相關產品。
該訴訟主要起因於Pioneer所擁有的三項美國專利(專利號分別為第5,365,448號；第5,424,951號及第6,122,592號)，其車用導航系統，包含如到達目的地時可自動刪除導航資料，或顯示不同位置間距離等相關功能。Pioneer已授權給其他公司使用，但與Garmin雙方進行討論授權時，由於Garmin針對Pioneer之車用導航系統專利組合所評估授權價值不甚合理，導致談判破裂，才促使Pioneer提出控告，並禁止Garmin將涉嫌侵權之產品進口至美國進行銷售。希冀Garmin尊重Pioneer的智慧財產權。
Pioneer就所擁有的兩項歐洲專利(專利號分別為第0,775,892號；第0,508,681號)已於10月9日向Garmin 於德國Dusseldorf地方法院提出控告，並請求損害賠償。
Garmin發言人Jessica Myers針對Pioneer所提出控告的專利認為是無效，且該控告將不影響Garmin繼續銷售相關系列產品。
為釐清開放閒置頻譜(white space)予業者使用是否會產生干擾問題，美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communication Commission, FCC)所屬工程科技辦公室(Office of Engineering and Technology, OET)於上個月就閒置頻譜(white space)開放進行干擾測試，並在2008年10月15日公布結果報告。 工程科技辦公室表示，同時具有頻譜感測(spectrum sensing)以及定位(geo-location)功能之設備在測試中顯示對於既有使用者並不會造成干擾，是以，當美國於2009年2月17日完成無線電視數位化之後，閒置頻譜設備(white space devices, WSDs)應被允許使用於閒置頻譜。於此同時，聯邦通訊傳播委員會主席 Kevin Martin 在記者會中公開表示支持開放閒置頻譜，並宣布美國聯邦通訊傳播委員會將於2008年11月4日的公開會議中就此一議題進行表決。 美國國家廣播業者協會(National Association of Broadcasters, NAB)旋即在2天後向聯邦通訊傳播委員會提出緊急請願(emergency petition)，希望聯邦通訊傳播委員會延後其表決時間，並就此一議題進行公共諮詢。國家廣播業者協會同時指出，該報告摘要對於測試過程所蒐集之資料解讀錯誤，國家廣播業者協會認為，根據該測試結果，未經取得執照且僅以頻譜感測技術避免干擾之閒置頻譜設備將會干擾既有的使用者。而非如該報告摘要所稱，應可開放同時具有頻譜感測技術及定位功能之閒置頻譜設備。截至目前為止，聯邦通訊傳播委員會尚未正式決定是否接受國家廣播業者協會之請求延後表決時間。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
歐洲將限制對孩童販售暴力遊戲軟體歐洲各國司法部長於1月16日與歐盟司法與內政委員會委員Franco Frattini進行會商，包括德國、英國、希臘、芬蘭、西班牙以及法國之司法部長皆同意支持建立全歐一致之共同規範以限制對孩童販售暴力遊戲軟體，並將據此檢視各國電腦軟體相關法制。 Franco Frattini委員過去基於「兒童保護應不分國界」之理念，曾建議建構以歐盟為範圍的標識規範，並鼓勵以兒童為銷售對象之遊戲業者建立自律規約，惟歐盟最後決議應交由各國政府自行規範。而Franco Frattini委員此次提案受到本屆歐盟輪值主席國－德國－司法部長Brigitte Zypries的支持，並指示相關規範建構之第一步，即是出版遊戲軟體分級摘要供家長參考，此摘要將很快於歐盟網站上公布。Zypries認為關於暴力遊戲的限制，歐盟應與國際進行合作溝通，由其針對美國與日本；Frattini則期望在歐盟27個會員國建構專門針對此類遊戲的標識規範，至於其他種類之遊戲則仍由各國政府自行管理。 目前國際間針對暴力遊戲限制，多數國家仍採取提供遊戲分級或相關指導守則之方式，於歐洲，僅英國與德國特別訂定法律加以規範，尤其在英國，遊戲軟體內容若具有對人類或動物之寫實暴力場景，或包含人類的性愛行為者，必須送交英國電影分級委員會(British Board of Film Classification，簡稱BBFC)審查。而美國已有部分州議會通過限制對未成年人販售遊戲的法律，但幾乎皆被「違反美國憲法修正條文第1條－言論自由保障」之理由成功推翻。
奧克蘭市（Oakland）成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市近年來，人臉辨識（Face recognition）技術迅速發展，增加便利性的同時，也伴隨了種種隱憂，如：對隱私權的侵害、公部門權力濫用等，是以加州舊金山市（San Francisco）和麻薩諸塞州薩默維爾市（Somerville）分別在今年（2019）5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令，加州奧克蘭市（Oakland）並於7月16日跟進，成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究，其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%，遠不如白人男性；美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗，結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯，這兩項研究顯示，人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭（Rebecca Kaplan）一項聲明中表示：「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷，且造成寒蟬效應的時候，我們必須站出來」。 卡普蘭並表示：「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的，人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」，故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令，原因如下： 人臉辨識系統所依賴的資料集，具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享，尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性，如：侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊，可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令，但依照目前的發展狀態，其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。