員工分紅列費用之會計處理 金管會擬自民國97年起適用
由於員工分紅費用化，對一向以股票分紅作為獎勵員工的科技產業，可能造成不小的衝擊，因此，金管會也提出「員工認股權憑證制度」及「庫藏股票制度」的配套措施，並將修正「發行人募集與發行有價證券處理準則」與「上市上櫃公司買回本公司股份辦法」。金管會表示，有關本案規劃措施及實施日期，將由經濟部彙整各部會意見，提報行政院，相關措施將配合實施日程發布。
日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南（下稱《指南》）》，指南分為三大章，第一章為整體資料環境之變化；第二章為資料治理；第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇，主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出，在進行資料驅動的判斷流程時，需留意三點事項，分述如下： （一） 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人，蒐集各自的需求與課題，考量可以適用的技術與服務，並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次，盤點必要資料並確認其利用可能性，同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步，以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後，將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人，並以利害關係人的意見為基礎，進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後，基於資料分析結果進行決策。 （二） 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時，由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本，且判斷時點有時亦有其時效性，因此，在確保必要之資料時，會先檢視企業內部所持有之資料，而後確認政府機關的公開資料，如仍缺乏必要之資料，則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後，則會判斷決策所必要之資料的信賴性，其主要分為兩點，一為針對資料本身之信賴性，包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等；一為資料傳輸、編輯的信賴性，包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時，則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 （三） 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析，亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言，自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況，亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後，亦應透過監視檢視決策成效，方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等，並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策，除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外，亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
何謂防禦型聯盟（Defensive Patent Aggregator）?其是否為NPE的重要類型?防禦型專利聯盟係為NPE之一種重要類型，主要以抵制NPE侵擾為出發點，防禦型聯盟儘可能搶先攻擊型如NPE者去進行專利的授權或購買，加入防禦型聯盟者則可付出比與NPE進行和解所支付費用較少的金錢，成員其會員以取得不被NPE侵擾的地位。 NPE中屬於防禦型聯盟（Defensive Patent Aggregator）者，RPX（Rational Patent）之運作模式常可作為主要類型化參考對象之一。RPX為上市公司，其主要核心業務在於「緩和其會員被訴之可能」。RPX取得專利之資金主要來自會員年費，而各會員可取得RPX所有專利之「授權」，而收費結構不當然等於獲取專利之成本之分攤，以使會員已低於一般訴訟和解、或取得爭議專利等更為低的代價來防止被訴。在此同時，RPX本身也不會對他人起訴。 RPX所提供的防禦性聯盟策略，先行於其他NPE取得前那些潛在「危險性」的目標專利，甚至有可能向NPE取得專利，必要時，直接於訴訟仍在進行之時去取得專利。而在防禦以外，如其他非會員向會員起訴，會員也可以以RPX所有之專利進行反訴。 目前RPX會費在6萬5千美元至6900萬美元之間，依照會員本身營運規模之不同定之，但「會費等級」（rate card）會自加入之初鎖定不再更動，實際每年繳交費用則可能依據RPX所取得的所有專利價值增加而上昇 。而除此主要運作模式外，RPX也運用其廣泛取得專利之經驗，提供個別企業服務服務，得以較低的躉售價格取得專利（Syndicated Acquisitions），反之企業自行購買專利可能需要付出較高的「零售」價格 RPX的運作模式對於加入成為其「會員」者有兩項優勢：第一，減少「專利蟑螂」可取得的專利數量；其次，因可理解為全體會員合力進行防禦型專利取得故能減低這些專利取得之成本。
美國參議員提案規範物聯網設備之資安漏洞美國參議員2017年08月01日提案立法，要求提供給美國政府的物聯網網路連結設備，須符合產業資訊安全標準，同時規範設備供應商，提供之設備必須可持續更新，不得含有無法更改參數的設定與不得具有任何已知安全漏洞。兩黨皆有參與提案參議員，共和黨為Cory Gardner和Steve Daines，以及民主黨的Mark Warner和Ron Wyden。 由於物聯網連結數持續成長，與物聯網相連的裝置與感應器，預計在2020年會超過200億台裝置，相關裝置的資料蒐集與傳輸，同時影響消費者與產業。當這些裝置在出廠時若預設無法更改的參數，即預設固定程式無法更新，則該裝置連接物聯網時，會因裝置無法更新程式，而可能產生資安漏洞，進而影響物聯網上其它連結設備之安全性。 2016至今，物聯網相關設備已被惡意阻斷服務攻擊(DDOS)影響相關網站、伺服器以及網路基礎設施提供者。 Warner等4位參議員提出的〈2017年物聯網資安改進法〉(Internet of Things (IoT) Cybersecurity Improvement Act of 2017)草案，主要關注： 聯邦政府採購的物聯網相關設備，須可持續更新、符合產業標準、不含無法更改內建參數的設定、以及不含已知安全漏洞。 行政管理和預算局(Direct the Office of Management and Budget ,OMB)，須發展可供替代網路級(network-level)資安設備以供限制性資料處理。 國土安全部的國家保護和計畫局(National Protection and Programs Directorate)須向提供連線設備予聯邦政府的承包商，發布整合性的資安漏洞揭露指導原則。 免除資安研究人員基於誠實信用研究時，所揭露與資安漏洞有關之法規責任。 要求所有執行機構清點所有連結物聯網的設備。
日本內閣通過AI研發及活用推進法草案日本內閣於2025年2月28日通過並向國會提出《人工智慧相關技術研究開發及活用推進法案》（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案，以下簡稱日本AI法），旨在兼顧促進創新及風險管理，打造日本成為全球最適合AI研發與應用之國家。規範重點如下： 1. 明定政府、研究機構、業者與國民之義務：為確保AI開發與應用符合日本AI法第3條所定之基本原則，同法第4至第9條規定，中央及地方政府應依據基本原則推動AI相關政策，研發法人或其他進行AI相關研發之機構（以下簡稱研究機構）、提供AI產品或服務之業者（以下簡稱AI業者）及國民則有配合及協助施政之義務。 2. 強化政府「司令塔」功能：依據日本AI法第15條及第17至第28條規定，日本內閣下應設置「AI戰略本部」，由首相擔任本部長，負責制定及推動AI基本計畫，統籌推動AI技術開發與應用相關政策，並促進AI人才培育、積極參與國際交流與合作。 3. 政府調查及資訊蒐集機制：為有效掌握AI開發、提供及應用狀況，防止AI應用侵害民眾權益，日本AI法第16條規定政府應蒐集、分析及調查國內外AI技術研發及應用趨勢，並得基於上述結果，對研究機構或AI業者採取指導、建議或提供資料等必要措施。