論析各國之企業智慧資產揭露機制
美國推動醫療器材「單一識別」（Unique Device Identification, UDI）系統已行之有年，藉由建立UDI系統，強化醫療器材錯誤回報（Adverse Event Report）以及上市後產品監督（Post-Market Surveillance）等相關資訊的流通，以保障病人的安全。2007年由美國國會所通過的《食品藥物管理法修正案》（Food and Drug Administration Amendments Act of 2007, FDAAA）第226項，修正《食品、藥物及化妝品法》（Federal Food, Drug, and Cosmetic Act , FD&C Act）新增第519項f款，提供美國食品藥物管理局（U.S. Food and Drug Administration, FDA）訂定「醫療器材單一識別系統」法規之法源基礎。另一方面，在美國國會的要求之下，FDA於2012年7月3日正式發布「醫療器材單一識別碼系統」規則草案，進行公眾預告與評論（Notice and Comment）程序。 FDA長期收集醫療器材產業、醫療社群、病人與消費者，以及產業專家之建議，而將這些建議呈現在規則草案內容中，目的在於減少廠商成本，並順利建置UDI系統，是故草案內容實採取某些公司實際使用的標準與系統經驗。FDA所發布的規則草案重點如下： 1.「單一識別碼」將分為「器材識別碼」（Device Identifier），包含特定器材的單一識別；「生產識別碼」（Production Identifier），包含器材的生產資訊。 2.將採取區分醫療器材風險程度之高低作為標準，分階段置入高風險的醫療器材的「單一識別碼系統」；低風險的醫療器材將有條件在部分或全部的規則中例外免除。 3.免除零售的非處方（Over the Counter）醫療器材適用此規範，係因這些器材尚有統一商品條碼（Universal Product Code, UPC）作為識別。 FDA宣稱，隨著系統的建置與規範的制定，絕大多數的醫療器材將必須具有統一的日期標準，包含標籤上的到期日；亦必須使UDI能夠容易閱讀，且能為系統自動識別與應用資料擷取技術，進一步成為全球UDI資料庫建置的標準。我國目前雖尚無UDI系統的相關法規範，但產業與主管機關已就相關議題進行討論，而FDA所發佈的規則草案之發展歷程，即可作為相關單位在制定法規之參考，藉此瞭解先進國家在此議題之發展，提早與先進國家之標準做接軌。
日本發布《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》順應國際IoT產品資安政策趨勢日本經濟產業省於2024年8月23日發布《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》（IoT製品に対するセキュリティ適合性評価制度構築方針），以順應國際IoT產品資安政策趨勢，因應日益嚴重的資安威脅。 本制度為自願性認證制度，由情報處理推進機構（情報処理推進機構，簡稱IPA）擔任認證機構進行監督。以IoT產品為適用對象，制定共通因應資安威脅之最低標準，再依不同產品特性需求，制定不同符合性評鑑等級，依評鑑結果進行認證，授予認證標章。不同評鑑等級差異如下： 1.等級一：為共通因應資安威脅之最低標準，可由供應商進行自我評鑑，並以評鑑結果檢查清單申請認證標章，IPA僅會針對檢查清單進行形式確認。 2.等級二：係考量產品特性後，以等級一為基礎，制定應加強之標準，與等級一相同係由供應商評鑑，自我聲明符合標準，IPA僅會針對檢查清單進行形式確認。 3.等級三：係以政府機關或關鍵基礎設施業者為主要適用對象，須經過獨立第三方機構評鑑，並以IPA為認證機構進行認證，確保產品值得信賴。 本制度可協助採購者及使用者依資安需求，選用合適的IoT產品，亦有助於日本與國際IoT產品資安符合性評鑑制度進行協作，達成相互承認，減輕IoT產品供應商輸出海外之負擔。
美國聯邦交易委員會提出巨量資料報告，關注商業應用之潛在歧視性效果美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2016年1月6日公布「巨量資料之商業應用」報告(Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? Understanding the Issues)，報告中歸納提出可供企業進一步思考之數項議題，期能藉此有助於企業確保巨量資料分析應用之正當合法性，並避免產生排除性或歧視性之對待，但同時亦能透過巨量資料之分析應用為消費者帶來最大的利益。FTC主委Edith Ramirez表示，巨量資料之重要性於商業之各領域均愈發凸顯，其對於消費者之潛在利益自是不言可喻，然企業仍應確保巨量資料之利用不會產生傷害消費者之結果。 「巨量資料之商業應用」報告經徵集公共意見與彙整相關研究後，聚焦於巨量資料生命週期的後端，亦即巨量資料被蒐集與分析之後的利用。報告中強調數種能幫助弱勢群體的巨量資料創新利用方式，例如依病患之生理特性量身訂作並提供醫療照護，或是新的消費者信用評等方式。報告同時也指出可能因為偏見或資料錯誤帶來的風險，像是信用卡發卡銀行降低某人信用額度的原因並非基於該持卡人之消費與還款記錄，而是與該持卡人被歸為「同一類型」之消費者所共同擁有之記錄與特徵。其次，報告對巨量資料於商業領域之利用可能涉及之法規進行了初步盤點，包括公平信用報告法(Fair Credit Reporting Act, FCRA)、與機會平等相關之聯邦立法—像是基因資訊平等法(Genetic Information Nondiscrimination Act, GINA)、以及聯邦交易委員會法，報告也列出7項預擬提問，協助企業因應巨量資料商業利用之法令遵循問題。