立法責令ISP業者留存紀錄之呼聲日益高漲
立法強制 ISP 業者記錄客戶使用狀況以供日後調查之用，此等呼聲近來日形高漲。部分行政部門官員業已表態支持此一作為；另有數位國會議員亦主張，應儘速推動聯邦層級之立法，以協助執法部門對付兒童色情（ child pornography ）問題；甚至在科羅拉多州，目前已有相關法案進入該州參議會接受審理。
立法強制業者留存資料或記錄的作法，固然對於揭發犯罪繩之以法甚有裨益，但由於可能會讓警方得以取得電郵往來、網頁瀏覽、聊天記錄等向來可能經過幾個月之後就會刪除的資料，以致隱私保障人士以及 ISP 業者普遍對此甚感憂慮。歸納而言，其理由主為以下三點：第一，何人始有權限近用相關資料，探查他人上網行為之紀錄，仍待釐清；第二，存留該等資料所需空間勢必可觀，費用究竟由誰支應，亦屬未定；最後，現行法制是否對於警方辦案確實造成障礙，同樣有待探討。
美國司法部（ the U.S. Department of Justice ）去年即已逐步開始推動相關立法，而歐洲議會（ the European Parliament ）去年 12 月審議相關條文增修，要求 ISP 業者以及電信業者就其經手傳輸之所有電子訊息以及通話，均須保存相關紀錄 6 個月至 2 年之譜，更是引發諸多關注及討論。美國眾議院（ the U.S. House of Representatives ）能源商務委員會（ the Committee on Energy and Commerce ）監控調查組（ the Subcommittee on Oversight and Investigations ）預計本月 27 日將召開另一次聽證會，持續就此議題詳加探討。
印度電力部（Ministry of Power）於2022年2月17日公布「綠色氫能政策」（Green Hydrogen Policy），宣告未來擬透過稅制、費用等誘因，建立綠色氫能產業鏈，以達到印度於COP26高峰會所承諾之減碳目標。 有鑑於綠色氫能是直接由再生能源電力所產生，故其相較於灰色氫能（註：由石化過程所產生之氫能）及藍色氫能（註：經碳封存之灰氫）而言，擁有更低之碳排放，有助於印度於COP26高峰會所承諾之減碳目標。然於技術或經濟層面而言，綠氫成本因為其產生、運輸、儲存過程要求相當高之費用以及成本，故遲遲無法普及，印度電力部為增進業者建立氫能產業鏈之經濟誘因，於2月17日公布前揭政策，以為因應。 印度電力部前揭政策，擬針對用地、電力市場等法規進行調適，相關法規調適重點如下： 定義綠色氫能為「直供」或「轉供」再生能源電力電解所得之氫能，也包含生物質能所生產之氫能。 於2025年6月30日前營運之綠色氫能生產業者，可免除25年之州際電力傳輸費用。 前揭綠色氫能生產業者，其所使用之電力可以是就地自再生能源發電設備取得（co-located），也可以是透過電力傳輸自其他再生能源發電設備所取得，不論該綠色氫能業者是否實際營運再生能源發電設備。 綠色氫能生產設備可被視為再生能源發電設備，被設置在相關用地上，並且，將開放綠色氫能設備設置於商港區域，以利綠氫出口。 因生產氫能所消耗或購買之再生能源電力，可計入RPS或RPO（Renewable Purchase Obligation）義務容量當中。 各州輸配電業，應允許綠色氫能生產業者加入電力交易市場。 承上，綠色氫能生產業者可進入餘電交易（banking）市場，並且餘電交易手續費應不超過「前一年度再生能源FIT價格」以及「當月日前交易市場之平均交易價格」間之差額。以避免氫能業者因經濟理由而被排除於餘電市場外。 但不論如何，對於印度而言，綠色氫能還只是發展初期階段，目前綠色氫能價格為每公斤3至6.5美元，而印度政府目標是於2030年將其降至1美元。對於大量仰賴能源進口之印度而言（85%石油及53%天然氣為進口），綠色氫能對於該國之能源自主有著相當重要的角色，因此印度政府將不餘遺力發展氫能。
日本政府擬修法擴大個人編號卡（My Number Card）資料使用及調取範圍日本政府於2022年11月29日公布「個人編號法」（平成二十五年法律第二十七号，行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律）之預計修正內容。 目前個人編號法第9條第2項主要限定於社會保障、稅收、災害防治三個領域，該法對哪一些行政機關能調取，以及可調取個人資料的種類均有詳細規定。本次修正案目的為將個人編號的用途擴大，除了前揭所提三個領域外，將再包括國家資格管理、汽車登記以及外籍居民行政程序、國家急難救助金及其他津貼發放等。其次，為擴大個人編號用途與增加運用彈性，此次修法重點之一在於擴大該法第4章第19條特定個人編號（My Number）提供限制中，第17款關於其他依據「個人資料保護委員會」所訂規則準用事項範圍。未來日本政府可透過「政省令」的修改（基於國會立法授權，而由行政部門所頒訂，具有對外法拘束力，類似我國法規命令位階），讓政府及相關機關能在有需要時即可蒐集特定個人編號，以迅速、彈性地對應外在情況。 本案若經國會審議通過後，細節部分還需約時二年修改作業系統，最快預定令和7年（2025年度）施行。其他修正重點如：1.將公家機關掌握民眾銀行帳戶資訊和個人編號自動連結，此舉係為改善疫情期間之問題，未來將可使政府發放補助金及急難救助金時更為順暢；2.尚未取得個人編號卡仍可申請「資格確認書」參加社會保險或診療；3.嬰幼兒五歲前「個人編號卡」都不須附上照片等。 唯輿論有批評，在尚未經過國會及有識者充分討論前，貿然大幅擴大資料調取、使用範圍，尤其日本政府計畫將個人所有銀行帳戶都強制連結個人編號，可能讓政府更容易掌握民眾資訊，像是追蹤稅務狀況、打擊逃漏稅等。日本「個人編號法」主管機關總務省則再三保證個人編號卡晶片不會儲存稅金、年金等個人資料，即使作為醫療或健康用途時，也不會紀錄健檢結果和服用藥物等訊息。雖然仍有部分待改進處，惟日本以專法規定個人編號卡儲存資料之種類與範圍，並於該法中說明相關管理措施，仍值得我國未來密切關注。
美國政府提出新法加強管理軍民兩用技術美國布希政府最近向國會正式提出一個以打擊恐怖主義及大規模毀滅性武器為目的的法案—出口執行法（The Export Enforcement Act of 2007），以期為執法者—美國商務部產業安全局（Bureau of Industry and Security, BIS）提供更有效的工具，防止最具有敏感性的技術或產品落入危險份子手中。 長久以來，美國用以管理敏感性技術與產品的法源是1979年制定的出口管理法（Export Administration Act），該法對軍民兩用的技術與產品，施以出口管制。出口法在2001年失效，同年發生911攻擊事件，因此，布希政府除希望獲得國會重新就出口管理法予以授權外，也希望可以有更強而有力的出口管理權限。不過行政部門迄今未得到國會就出口管理法予以重新授權。 自2001年以來，BIS係依國際緊急情形經濟權力法（International Emergency Economic Powers Act, IEEPA）行使出口管理權限，不過根據IEEPA，美國總統必須每年發布行政令（Executive Order）始能動用出口管理權限，而IEEPA對於違反出口管制規定的處罰也不若出口管理法重，因此，IEEPA除了對執法者造成出口管理的不便的困擾外，寬鬆的處罰也使得美國過去幾年非法技術外移的事件頻傳。 本次布希政府再次提出2007年出口執行法，其內容除了請求國會同意在未來五年再度授權行政部門行使1979年的出口管理法之權限外，其他重要內容尚有：（1）修正1979年的出口管理法之執行與違法規定：除增列構成犯罪之違法出口行為態樣外，並對違法者大幅加重其民刑事處罰。根據修正草案，企業之出口行為若被認定為違法，最高可科處500萬美元或違法出口技術或產品價值之十倍罰金；（2）強化了執法者打擊軍民兩用技術與產品非法出口的職權，明訂商務部特派員擁有海外調查以及秘密調查的權限；（3）對企業所提出之秘密資訊負有保護義務。 整體而言，本法案除了重新授權美國商務部管理軍民兩用技術與產品實施出口管制體系外，同時也代表美國政府於二十一世紀為維護國家安全與處理所面臨之經濟挑戰的長期與根本性改革。目前法案仍須國會討論通過後，始能生效適用。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。