中國對抗殭屍網路與木馬法制策略研析
美國紐約州律師 Eliot Spitzer 4 月 4 日 表示， 他已經 對 Direct Revenue LLC 這家網路公司提出告訴。控訴其秘密安裝上百萬之間諜軟體（ Spyware ）至網路使用者的電腦中，或利用已安裝於使用者硬碟中之間諜軟體，以彈出視窗方式進行廣告，而其中有很多都屬於色情廣告；這些程式具追蹤網路使用者活動之功能，且一經下載，使用者就極難移除甚至不易察覺。 Spitzer 將此訴訟上訴到紐約州之最高法院，認為 Spitzer 應該為未經使用者同意秘密安裝間諜軟體，或透過已存在的間諜軟體寄送廣告之行為負責。 Spitzer 同時要求 Direct Revenue ，應對其所受之利益和不特定的金錢損害，負擔賠償責任。 去年（ 2005 ）， Spitzer 也對在洛杉磯的 Intermix Media Inc. 提起告訴。這家公司擁有一個相當受歡迎的 MySpace 的社交網絡網站，卻將間諜軟體隱藏附隨在上百萬的免費程式中，最後 Intermix Media Inc. 因而付了 750 萬美元。 Spitzer 表示這種詐欺的行為對消費者極不公平，且將對利用正當管道行銷的企業以及需要消費者信任的小型網路商家造成損害。 Spitzer 也說到，他將會繼續的與消費者站在同一陣線，與消費者共同為他們的掌控權而戰。 Direct Revenue 網站說明指出，他們已事先取得消費者之同意，而其提供之內容資訊和免費軟體，目的在交換傳遞廣告之功能。
大阪框架（Osaka Track）2019年6月28日於日本大阪舉行的G20高峰會上，大阪框架（大阪トラック、Osaka Track）再次躍上國際檯面，日本首相安倍晉三在G20高峰會的數位經濟議程當中，倡議建立大阪框架作為資料跨境流通之標準。安倍強調數位化對促進各國經濟發展與創新意義重大，而在數位時代下資料作為重要的成長動力來源，為了能最大化資料運用的可能性與發展潛力，建立一套國際通用的資料流通機制顯然已勢在必行。 「大阪框架」概念的首次提出，源自2019年1月23日安倍首相於瑞士達沃斯所舉辦的世界經濟論壇（World Economic Forum）中所發表的演講，強調資料將是21世紀經濟發展的關鍵資源，透過建立一套國際通用的資料自由流通機制，將有助於確保在數位時代下各種新興科技的創新與發展，不會受到各國管制措施及資料在地化（data localization）政策所阻礙。 「大阪框架」的核心為建立「可資信任的資料自由流通機制」（Data Free Flow with Trust，簡稱DFFT），透過建構國際所共同信任的資料跨境流通機制，將有助於推動包含電子商務在內等各式資料之流通與利用，進而促進數位創新；安倍宣示2019年大阪G20高峰會為大阪框架的起始點，並強調基於此前提出之WTO電子商務共同聲明，期許能透過WTO各會員國的合作，實現建立國際通用的資料跨境流通機制之目標。
歐盟發佈關於監督金融業之數據保護準則歐洲數據保護監督組織(European Data Protection Supervipsor,EDPS)發表「關於在歐盟監督金融業之數據保護準則」(Guidelines on Data Protection for Financial Services Regulation)，以作為確保歐盟的數據保護規範，將被整合進正在發展中的金融政策與相關規定之實用工具。該準則為金融市場監督機制的一部分，在金融業對個人資料的處理上，特別是透過監控、記錄保留、回報、以及資訊交換這些存有侵犯個人資料和隱私權風險的措施予以規範。 該準則包含10項步驟與建議，旨在協助歐盟後續金融監督政策的制定，其中一些重要的建議如下： (1)應評估資訊之處理是否可能妨礙隱私權。 (2)應為數據的處理建立法律基礎。 (3)評估適當的資訊保留期限並給予正當化依據。 (4)建立個人資料傳輸至歐盟外的正當法律依據。 (5)提供個人資料保護權利的適當保障。 (6)衡量適當的數據安全保護措施。 (7)應為數據處理的監督提供特定之程序。 有鑒於2008年金融危機的影響，該準則透過提供一個能確保個人資料被妥善保護的有效方法，期以重建金融市場的信心。Giovani Buttarelli，作為新任歐洲數據保護監督委員，在一份伴隨準則釋出的聲明稿當中表示：「個人資料的價值已經隨著數位經濟的成長不斷增加，確保各行業的個人資料得以受到保護也益顯重要。歐洲數據保護監督組織(EDPS)計畫對不同行業制定相關保護規範，此準則是第一個發佈的。」
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。