基因改良作物命運大不同
而在 美國 有 85﹪的大豆，76﹪的棉花，45﹪的小麥是經過基因改良的。至於 澳洲 農業與資源經濟局則最近則對基因改良作物做出一份報告，認為各省禁止基因改良食品會減小經濟效益，使 澳洲 面對世界各地日益增多的基因改良作物發展，屈居弱勢。至終可能會在十年後造成1.5億到6億澳幣的損失。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
- http://news.yahoo.com/s/nm/20050920/sc_nm/food_eu_gmo_dc;_ylt=AuYNlvYNKq7FIV2lzf13tOyJhMgF;
- http://news.yahoo.com/s/nm/20050919/sc_nm/gmo_china_cotton_dc;_ylt=AgsYdFp8NBc_njn5cnq4NT
- http://news.yahoo.com/s/afp/20050916/sc_afp/denmarkeubiotechgmo;_ylt=Ap089KUxE5.HaWu1ao8sH
- http://tw.news.yahoo.com/050910/4/2a667.html
- http://www.news.com.au/story/0,10117,16650654-1702,00.html?from=rss
歐盟成員國就《網路團結法》（Cyber Solidarity Act）草案於2024年3月達成臨時協議，目的是為了加強歐盟的團結以及偵測、準備和因應網路安全威脅事件的能力。 歐盟執委會（European Commission）提案的主要目標如下： （1）提供重大或大規模網路安全威脅事件的偵測和認識。 （2）強化準備、保護重要建設和必要服務。例如醫院和公共設施。 （3）加強歐盟的團結以及成員國之間有一致的危機管理與應變能力。 （4）最後，致力確保公民和企業皆有安全可靠的數位環境。 為了能快速且有效地偵測重大網路威脅，該法規草案建立了「網路安全警報系統」（cyber security alert system），這是一個由歐盟地區的國家和跨國界的網絡樞紐組成的泛歐洲基礎設施，將使用先進的資料分析技術以及時分享資訊，並警告有關跨境網路威脅的相關事件。 該草案亦建立網路緊急機制（cybersecurity emergency mechanism），以增強歐盟對網路安全事件應變的能力，它將包含： （1）準備行動：包含根據常見的危機情境和方法，測試高度關鍵部門（highly critical sectors）（醫療保健、運輸、能源等）的潛在漏洞。 （2）歐盟網路預備隊：係由經過認證且事先簽約的私人供應商所組成，在歐盟成員國及機構的請求下，對於發生大規模的網路安全事件進行干預及回應。 （3）財政互助：一成員國可以向另一個成員國提供援助。 最後，因應委員會及各國家當局的要求，研議中的法規建立了網路安全事件審查機制，事後對已發生的大規模網路安全事件進行審查、評估、汲取經驗，並提出一份建議報告，從而改善歐盟網路的態勢，以加強歐盟對此些事件的應變能力。 歐盟成員國此次的協議將進一步提高歐洲網路韌性，期能強化歐盟及其成員國在面對大規模網路威脅和攻擊時，能以更有效率的方式進行事前準備、預防以及提升事後從中恢復的能力。 網路安全事件是各國都會遇到的課題，《網路團結法》的發展與相關推動措施值得我們持續追蹤，以作為我國資通安全管理及網路資安事件應變機制之參考方向。
歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會（European Commission）於2024年1月24日發布AI創新政策套案（AI innovation package），將提供全面性的激勵措施，協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉（the European High Performance Computing Joint Undertaking），以創建AI工廠（AI factories）；成立AI辦公室（AI Office）；並建立歐盟AI新創與創新交流（EU AI startup and innovation communication），重點分述如下： （1）AI工廠：歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元，在歐盟境內建設全新的超級電腦，或升級現有高效運算設備，實現高速機器學習（fast machine learning）與訓練大型通用AI模型（large general-purpose AI models），使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且，AI工廠將坐落於大型資料存儲中心（large-scale data storage facility）周圍，讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次，AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才，包含學生、研究員、科學家與新創業者，以培養歐盟高階AI人才，供未來歐盟持續發展可信任的AI（Trustworthy AI）。 （2）AI辦公室：該辦公室將設置於歐盟執委會內，用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外，該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》（AI Act）的執行成效。 （3）歐盟AI新創與創新交流：歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉（Horizon Europe）與〈數位歐洲計畫〉（Digital Europe Programme），在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資，俾利歐盟開發生成式AI（Generative AI）模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間（Common European Data Spaces）之發展，使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後，執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉（GenAI4EU initiative），將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域，刺激產業創新發展，改善人類生活。
.Akamai 一案改變了邦巡迴法院認定間接侵權的判斷2014年Akamai Technologies針對最高法院提起上訴，因此發回聯邦巡迴法院重審，而後上訴法院認為Limelight Networks確實侵害Akamai的專利，Akamai並獲得$ 45.5萬美元的損害賠償。 2006年，Akamai Technologies公司（下稱Akamai）在美國馬薩諸塞州地方法院起訴Limelight Networks（下稱Limelight），指控Limelight侵害Akamai美國專利號6108703。原告Akamai的專利是有效傳送網頁內容的方法專利。而被告Limelight是經營伺服器網路的公司，和Akamai該專利的差別在於Limelight指示用戶完成其中一個修改的步驟。 本案從2006年一直持續到2014年向最高法院上訴為止，都是依據美國專利法第271條規定直接和間接侵權的概念。在原審認為「實施該方法專利」的侵權行為，是要求實施方要獨立完成該侵權行為，所以Limelight不能被視為直接侵權。又因為Limelight公司並沒有滿足單一實體規則（single-entity rule），控制或指示（control or direction）其實施方完成其他的專利之方法步驟，所以不用負共同侵權責任。 但上訴聯邦巡迴法院一致贊成Akamai被侵權，並指出如果被告 Limelight知道並使用專利權人Akamai的專利，而且執行大部分的步驟，只保留一項步驟未執行，進而引誘用戶執行該方法專利的最後一個步驟，且用戶真的執行了該最後一步驟， Limelight就構成美國專利法271(b)間接侵權中的引誘侵權。
日本經產省發布中小企業開發IoT機器之產品資安對策指引日本經濟產業省（下稱經產省）於2023年6月6日發布中小企業開發IoT機器之產品資安對策指引（IoT機器を開発する中小企業向け製品セキュリティ対策ガイド），本指引彙整企業應該優先推動IoT機器資安對策，經產省提出具體資安對策如下： 1.制定產品資安政策（セキュリティポリシー）並廣為宣導：由企業經營者率先制定資安政策，進行教育宣導，並依實際需求修正調整。 2.建立適當的資安政策體制：確立實施資安政策必要之人員及組織，明確其職務及責任。 3.指定IoT機器應遵守之資安事項，並預測風險：決定IoT機器的預設使用者及使用案例，並於釐清使用者需求後，指定IoT機器應遵守之資安事項，預測衍生風險。 4.考量IoT機器應遵守之資安事項及預測風險，進行設計與開發：以預設IoT機器應遵守之資安事項衍生風險為基礎，從設計與開發階段開始採取風險對策。 5.檢測是否符合資安相關要件：從設計與開發階段開始制定檢測計畫，檢測是否符合資安要件，並依據檢測結果進行改善。 6.於產品出貨後蒐集風險資訊，與相關人員溝通並適時提供支援：蒐集全球資安事故與漏洞資訊，並設置可適時與委外廠商以及用戶溝通之窗口。