能源稅課徵 經濟部爭取三年緩衝
經濟部認為能源稅開徵應在能源價格合理化後再實施，且需採漸進式方式開徵，並主張應仿歐盟做法，給予業者至少二至三年的緩衝期，即 98 年之後再開徵。同時經濟部也建議參照歐美國家給予差別稅率，燃料油及煤炭能源稅，應給予工業部門較低稅率或免稅，以降低對產業的衝擊，否則製造業生產流程使用到煤及天然氣的業者都將受衝擊。另外，經濟部也應主張若要課徵能源稅，應同步取消平板玻璃、橡膠輪胎、電器及飲料等四類貨物稅及汽燃費，並取消空汙費與土汙費，以避免雙重課稅。
能源稅的直接用意應是藉由租稅手段提高能源使用效益，間接才是充實國庫。我國許多能源相對便宜，以致部分中小企業在欠缺嚴謹工程管理的情況下，石油、水電等資源的使用或有浪費情形，因此祭出能源稅，重點應擺在提高能源使用的邊際效益，同時，政府亦應提出有效配套，以兼顧產業的國際競爭力。
英國政府為達成於2021年使完全無須人為操控的自動駕駛車輛可在英國公路上行駛之目標，提出新保險責任制度。透過自動駕駛和電動車輛法案的提出，將為自動駕駛車輛可合法上路行駛鋪路，從而帶動自動駕駛車輛產業發展。整體而言，一旦此立法正式通過，除了代表英國政府正式樹立自動駕駛車輛的保險框架里程碑外，也象徵英國朝向2021年的目標又更邁進一步。
從匯流看我國電信與廣播電視產業之法律規範 美國聯邦航空總署對外公布「無人機運行執法方針」近年來隨著科技進步，市面上無人飛行載具（Unmanned Aerial Vehicles, UAS，簡稱無人機）產品與相關應用蓬勃興起，為規範相關運行秩序，美國聯邦航空總署（the Federal Aviation Administration, FAA）於2015年1月8日公布了「無人機運行執法方針」（Law Enforcement Guidance for suspected unauthorized UAS Operations），並呼應美國眾議院所曾表達關切，建議應儘速公布美國無人機立法監管架構，以避免許多相關研發技術公司出走海外的不利發展。 FAA該執法方針，先指出實務上，目前以FAA為實際執法單位所面臨的困難，並徵募各州地方警力協助，以進行實際執法行動。由於FAA經常無法立即趕到並處理無人機事件發生地點，然而透過各州地方警力，對於攔阻未經授權或不安全的無人機活動，具有較佳的嚇阻、偵測、立即調查，以及採取適當執法行動的優勢。 因此，FAA執法方針指示州地方警力，應於未經授權的無人機活動事件發生處，採取以下措施：1. 認明並面詢目擊者；2. 鑑別操作可疑無人機活動者；3. 錄下其活動影像並繪製無人機使用之位置與情況；4. 辨識該區域限制航空範圍；5. 立即通知FAA；6. 蒐集證據。 目前美國有關無人機相關規範，僅有現代化及改革法（Modernization and Reform Act）第333條下，批准無人機具有豁免權之14項適用領域，如閉集錄影（closed-set filming）、空中調查工作、監控建築物地點、調查有關離岸鑽油平台、具農業目的等作業項目，並涵蓋相關具體應遵循之規範；所以美國後續亟待制訂更多相關遵守規範，以利產業界遵循，FAA預計於2015年底公布55磅以下無人機的規章制度，並受國會要求將於9月將無人機監管規章整合至美國領空管理系統（National Airspace System），相關規範內容待持續追蹤觀察。
美國資訊安全分析新挑戰：巨量資料（Big Data）之應用在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。