德國聯邦網絡管理局將於四月拍賣800 MHz等頻譜供4G使用
德國聯邦網絡管理局（Bundesnetzagentur，BNetzA其職權類似目前我國之交通部）將於2010年4月12日展開針對800 MHz、1.8 GHz、2 GHz及2.6 GHz四大頻段中的部分頻譜拍賣，以供電信服務無線網路接取之用─特別是供4G技術使用；惟競標者僅有既存的四大電信營運商：Deutsche Telekom、Vodafone、KPN’s E-Plus（該公司成立一百分百控股公司獨立參與投標） 以及Telefónica O2，並無新進業者投標，明顯欠缺多樣性(diversity)。
局長Matthias Kurth表示，曾收到兩家業者有意參與競標的訊息，但其中一家營運商並未符合相關投標資格，而無法參與拍賣；另一家則已表明退出競標拍賣程序。
前揭四大頻段原屬軍方或傳統廣播電視業者所使用，屬歐盟所謂之數位紅利(digital dividend)之頻段已清空待價而沽。其中最受矚目者乃電波物理特性極佳的800 MHz頻段，特別適合於4G通訊技術之用，能在偏遠地區與都會遮蔽密度高之地區展現良好的覆蓋率及滲透率。
歐美地區皆已陸續進行廣電數位化（DSO）及數位紅利頻譜拍賣或制訂相關使用規則，以提升無線網路接取的便利性與普及性，強化國內資通訊產業競爭力。惟德國電信產業似乎與我國目前情況類似，為既有電信營運商寡占頻譜使用及相關服務市場，與美國700 MHz拍賣結果大異其趣，商業價值是否亦為德國頻譜釋出之重要考量，後續發展頗值得注意。
英國資訊專員辦公室（Information Commissioner's Office，下稱ICO）於2025年8月18日讉責南約克郡警方（South Yorkshire Police，下稱SYP）刪除超過9萬6千筆穿戴式攝影機影片（body-worn video，下稱BWV）證據，強調SYP未落實資料識別、第三方監督及備份機制等資料管理措施。 警方使用BWV作為記錄警方執法過程之取證方式，目的為提高透明度、公眾信賴及取得最佳證據等。由於BWV證據具備公正性及準確性，亦可減低對於受害者證據之依賴。當警員換班時，需要將BWV證據下載至指定地點，先傳送至「數位證據管理系統（Digital Evidence Management，下稱DEM系統，該系統由第三方業者管理）」後，再傳輸至「儲存網格（Storage Grid）資料庫」。倘若發生爭議，SYP將檢視「儲存網格資料庫」中的BWV證據。 2023年SYP發生遺失大量BWV證據之爭議事件，事實整理如下： 2023年5月升級DEM系統後，SYP改將資料儲存於本地硬碟。同年8月7日時，SYP發現在儲存網格資料庫中，具錯誤刪除96,174筆原始BWV證據之紀錄，經調查發現，在同年7月26日，第三方將本地資料傳輸到儲存網格時，曾發生大規模的資料刪除事件。 由於在進行備份時，未使用特定的檔案名稱或其他可識別的資料標記等方式標記資料，即使SYP內部已針對95,033筆BWV證據進行備份，仍無法比對確認「已被永久刪除的BWV證據」數量，且遺失之資料共涉及126起刑案，其中更有3案受影響，甚至有1起案件指出，若BWV證據存在，則相關案件的檢調程序應能夠有所進展。 ICO亦指出SYP雖與第三方簽署契約，卻未明定處理程序，且未監督第三方的遠端存取行為。SYP早在2019年，已發現備份機制存在問題，但當時未向高階管理人員報告相關問題的完整狀況，導致未採取補救措施。 綜上述，ICO提出SYP應確保所有紀錄應以清晰、可識別的方式進行標記；在允許第三方存取系統前，應完成風險評估及確認管控要求，並持續監督第三方等改善建議；以及應建立能夠有效還原任何遺失BWV證據的備份方案。 另外依英國皇家檢察署（Crown Prosecution Service）的統計顯示，因缺乏定罪的必要證據，包含缺乏數位證據，如受害者詢問或隨身攝影機影片遺失等各類原因，導致無法進行審判的皇家檢察署案件，整體呈現上升趨勢，從2020年的7484起案件，上升到2024年的8180起案件。 為系統性建立及強化數位證據管理機制，我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」，其以「b-JADE證明標章」檢視既有的數位證據監管制度，其他司法機關亦可參照「b-JADE證明標章」以確保採取有效之資料識別、第三方監督及備份控管作法，除了控管數位證據的相關業務流程、內外部人員等，亦應促使內部滾動式檢視問題及須定期向主管回報，以利調整規劃。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國總統拜登簽署「改善國家網路安全」行政命令美國總統拜登於2021年5月12日簽署「改善國家網路安全」總統行政命令（Executive Order on Improving the Nation’s Cybersecurity），旨在增進美國政府與私部門在網路安全議題的資訊共享與合作，以加強美國對事件發生時的因應能力。本命令分從數個面向達成前述目標，分別為： （1）情資共享之強化：消除威脅政府與私部門之間資訊共享的障礙，要求IT與OT服務者偵測到可疑動態時，與政府共享相關資訊與相關安全漏洞資料，簡化並提高服務商與聯邦政府系統服務合約之資安要求。 （2）現代化聯邦政府網路安全：針對聯邦政府網路，建構更現代化與嚴格的網路安全標準，並採取零信任架構，例如應強化雲端服務與未加密資訊之共享機制，包括由公眾直接透過WiFi連網取得或下載之資訊網頁等，針對其建構安全機制、更新加密金鑰與建構新的安全工具。 （3）強化軟體供應鏈安全：提高軟體供應鏈安全性，包括要求開發人員提高其軟體透明度、公開安全資料、利用聯邦資源促進軟體開發市場，以及建構軟體認證，使市場更容易確定該軟體的安全性。 （4）建立資安審查委員會：建立由公私部門共同合作的資安審查委員會（Cybersecurity Safety Review Board），針對重大資安事件做及時的回應、，並進行獨立第三方之審查與建議。 （5）標準化聯邦政府應對資安弱點及資安事件的教戰手冊：建構聯邦政府因應資安事件之資安事件教戰手冊，使聯邦政府得以及時並一致地回應網路攻擊事件。 （6）改進對聯邦政府網路資安弱點及資安事件之偵測：清查聯邦政府端點，改善聯邦政府對資通安全事件的偵查能力，並進一步布建強大的端點監測和回應系統（Endpoint Detect and Response, EDR）。 （7）提升聯邦政府調查與補救之能力：提升資訊安全事件調查與補救能力，並透過更頻繁與一致的資安事件日誌來減緩駭客對聯邦政府網路的入侵。 （8）建制國家安全系統：要求聯邦政府部門採用符合相關網路安全要求之國家安全系統。 本行政命令是美國政府在美國油管遭駭事件後，對相關事件之具體因應。本行政命令雖主要著眼於聯邦政府的網路安全，但亦透過總統行政命令鼓勵私部門在網路安全核心服務上加強合作與投資。預計美國在此總統行政命令基礎上，將有進一步強化公私合作的措施與資源挹注。
日本國土交通省等統整了無人飛行載具目視外飛行時的要件為了實現在2018年將無人飛行載具（drone）運用於離島或山區的貨物配送之目標，日本國土交通省及產業經濟省自2017年9月起舉行了6次「關於無人飛行載具的目視外與越過第三人上空之飛行檢討會」，並於2018年3月29日發表了其所統整出無人載具進行無輔助者目視外飛行之相關要件。 依據現行航空法第132條之2、國土交通省頒布的「無人航空機飛行手冊」第3點、以及該發表的內容所示，無人載具的目視外飛行除須就機體、操縱技術與安全對策的面向具備相關要件，尚要求在操縱者之外，應配置輔助者，在飛行時監視飛行與氣象狀況，同時管制飛行路線正下方及其周邊的第三人出入，並綜整判斷上述資訊，適時給予操縱者安全飛行所必要的建議。 基此，該發表指出，考量到以現行的技術而言，地上設備與機上裝置仍難以完全取代輔助者所扮演的角色，故就無輔助者的情形，除在現行飛行基準上，附加：1. 飛行路線須選在第三人存在可能性低、且有人機不會飛行的場所與高度；2. 機體須具備預想中用途的相當飛航實績；3. 事前履勘飛行路線與擬定意外發生時的對策等條件外，又增設新的個別要件如下： （1）就第三人的出入管理，設置能遠距離監視的攝影機，並在管制區域設置看板或海報等，以警示附近居民； （2）對機體施以增加辨識度的塗裝，裝設可供遠距離監視有無有人機接近的攝影機、或將飛行計畫事前提供給有人機營運者； （3）隨時掌握自機狀況，擬定在異常情形發生時降落的適切對策； （4）在飛行路線或機體裝設氣象計以監測氣象狀態，令其得以在判明天候狀況超出機體所能負荷限度的當下即時降落。 預期該發表內容將會成為日本「面向空中產業革命之行程表」中，關於目視外飛行審查要點修訂項目的重要參考基準。
日本經濟產業省利用巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）技術，應用民營企業相關資訊，開發和測試新經濟指標，分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向，對巨量資料等新資料之利用期待越來越高，政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法，針對統計技術進行改革，。 新開發之指標有：1.SNS×AI商業信心指數（SNS×AI景況感指数）：乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章，並進行情緒（正/負）評估計算指數，期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數（SNS×AI鉱工業生産予測指数）：利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件，結合「開放數據」之統計等技術，並利用人工智慧「機械學習」之手法，來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統（POS，point-of-sale）家電量販店銷售趨勢指標（POS家電量販店動向指標）：透過收集具有銷售點資訊管理系統（POS）的家用電子大型專賣店的銷售資料，期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數，如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等，其調查週期、公布頻率等，既存指數每月調查公布，新指數則進步至每日調查或每週公布等，在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站，以實驗性質公佈上述經濟指標，並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。