國防訓儲制將有重大變革，研發納入替代役
此外，國防訓儲制在入伍短暫基礎訓練後，就如同後備軍人進入民間科高科技企業領一般工程師高薪，並享有分紅、配股，被外界抨擊為不公，未來研發替代役將改革這項缺點。將來申請服研發替代役者，在一年多的法定義務役期過後，超過的服役期限替代役男始可領取一般工程師薪水。
研發替代役役期除一年四個月法定義務役外，最長可申請延長三年，但期限要報院核定，具有彈性。至於科技大廠最關心的員額數量，仍將依內政部替代亦審議委員會審查各需用機關替代議員額需求要點第3點進行審查並視兵源調度，然員額可望逐年提升。
內政部並將進一步訂定研發替代役申請辦法，使海外人才可透過網路申請，預料研發替代役將可吸引海外學人歸國貢獻研發，對提升產業競力將有助益。替代役修正修正草案送行政院院會通過後，將送交立院審議，行政院表示會積極爭取法案在本會期過關，最快九十六年可實施。
網絡活動無遠弗屆，其所帶來的影響也逐漸引起世界各國的關注。依據歐盟針對網絡安全現況所做的調查發現，首先，現行估計存有150,000隻電腦病毒在網路間流竄，並已造成148,000部電腦受到威脅；第二，世界經濟論壇（World Economic Forum）指出，在未來的十年內，主要重大資訊基礎設施估計將有10%遭到破壞，其將導致2500億美金的損失；第三，著名資安公司（Symantec與McAfee）估計，全世界因網路犯罪而受害者，每年將會損失2900億歐元。相反地，因網路犯罪而受益者，其獲利將可高達每年7500億歐元；第四，依據 Eurobarometer在2012年針對網絡安全的民調指出，38%歐盟網路使用者因網絡安全因素已改變他們的網路行為方式；74%使用者同意，成為網絡安全受害者的風險已經逐漸增加；12%使用者已經遭受線上詐欺且89%使用者已避免在網上揭露個人資料；第五，據網絡暨資訊安全（NIS）的公眾諮詢發現，56.8%受訪者指出，在過去一年已經歷NIS事件對其網絡活動所帶來的嚴重影響；第六，Eurostat figures指出，直到2012年一月，在歐盟境內的企業僅有26%已經制定出完整的ICT安全政策。 有鑑於網路安全風險所帶來的效應已漸受重視，歐盟執委會（European Commission）會同歐盟外交暨安全政策高級代表（High Representative of the Union for Foreign Affairs and Security Policy共同發佈網絡安全策略，並計畫延引出歐盟執委會在NIS面向上的新指令（directive）。新的歐盟網絡安全策略，名為「開放、安全與可靠網絡空間」，代表著歐盟在預防和反應網絡攻擊和侵擾問題上的全面性預見。在該策略中，包含五個重大優先處理事項： 一、達到網絡韌性（Achieving cyber resilience） 二、徹底減少網路犯罪（Drastically reducing cybercrime） 三、針對一般安全暨防禦政策，發展網絡防禦政策和能力（Developing cyber defence policy and capabilities relatedto the Common Security and Defence Policy (CSDP)） 四、對網絡安全發展出企業性和技術性資源（Developing the industrial and technological resources for cyber-security） 五、為歐盟建立一個完整的國際網絡空間政策與促進歐盟核心價值（Establishing a coherent international cyberspace policy for the European Union and promoting core EU values） 為了達成歐盟網絡安全策略所形塑的優先事項，歐盟執委會亦計畫針對NIS來頒佈新的指令以落實策略項目，其中包含，首先，要求歐盟會員國必須採納NIS策略且指定國家級機關（需具有足夠人力和財務資源）來預防、處理和回應NIS風險與事件；第二，透過安全基礎設施和組成一般性的同儕審議，在歐盟會員國與執委會間建立合作機制來分享NIS風險和事件的早期預警；第三，某些領域重大基礎設施的運作者（金融服務、交通、能源或健康）、資訊社會服務的推動者（app商店電子商務平台、線上支付、雲端運算、搜尋引擎、社群網絡）和公家行政部門必須在其核心服務上，採納風險管理作法和報告主要網絡安全事件。 從歐盟網絡安全策略和執委會計畫頒佈的NIS指令可以發現，歐盟對於新世代的網絡安全風險已經有完整的預見與具體的因應措施。針對新型態的網絡安全威脅，我國如何能及早適時預警並作出相應的防範機制，以確保產業經濟、公共交通、資訊工業和國防安全等不會受到外部威脅，將是我國政府必須先行正視的問題。
美國線上交易方式可能在歐洲行不通由於美國與歐洲國家消費者保護政策以及對定型化契約條款的解讀不同，在美國電子商務應用中所常見的線上契約定型化條款內容，很可能在歐洲被解釋為對消費者不公平 (unfair) 而無效。 一位在法國巴黎執業的律師表示，在 AOL Bertelsmann Online France v. Que Choisir 案件中，許多美國律師常用的定型化契約條款，例如：網際網路服務提供者擁有單方變更契約內容之權；消費者之繼續使用服務等同於默示同意新的付費條款內容；網際網路服務提供者對於網路中斷造成的損害不負任何責任；限制消費者只能依循 AOL 的服務使用約款進行損害賠償之求償；及網際網路服務提供者保有中止服務等權利之條款等，在法國法院都被解釋為不合法而無效。雖然 AOL 這個案子還在進行上訴程序，法國巴黎法院在審理另一個案件時，也將類似的條款視為無效，而該案涉案主角則是義大利網際網路服務提供者。 由於法國對於消費者保護的法規係源自於歐盟指令，而歐盟所有會員國皆須在一定期間內將指令內容納入內國法規範，一位在英國執業的律師表示， AOL 在法國法院所得到的判決，如果發生在英國甚或其他歐盟會員國，也可能得到同樣的結果。
美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」美國國家安全局（National Security Agency, NSA）於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」（“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet），說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致，為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性，NSA提出具體建議如下： 1.使用可保障記憶體安全之程式語言（Memory safe languages）：建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言，以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。 2.進行安全測試強化應用程式安全：建議使用靜態（Static Application Security Testing, SAST）與動態（Dynamic Application Security Testing, DAST）安全測試等多種工具，增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。 3.強化弱點攻擊防護措施（Anti-exploitation features）：重視編譯（Compilation）與執行（Execution）之環境，以及利用控制流程防護（Control Flow Guard, CFG）、位址空間組態隨機載入（Address space layout randomization, ASLR）與資料執行防護（Data Execution Prevention, DEP）等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。 搭配多種積極措施增加安全性：縱使使用可保障記憶體安全之程式語言，亦無法完全避免風險，因此建議再搭配編譯器選項（Compiler option）、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。