美國聯邦貿易委員會推動「不留痕」機制，使消費者可選擇不在網路上留下個人資訊
美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission ,FTC）最近開始推動一套「不留痕」（do-not-track）機制，旨在防止網站蒐集未經使用者授權之個人資料。
FTC所出具的報告，旨在幫助政策制訂者和立法者形塑隱私規則，同時要求網站揭露更多其所蒐集之資料的相關事項，諸如蒐集的資料種類、如何使用該資料、以及保存期間。該報告並建議企業提供使用者更多拒絕被蒐集資料的退出選擇方案。
FTC主席Jon Leibowitz在最近的記者會中指出，目前有許多尚未受到網路隱私規範之行銷方式，普遍受到廣告商、社群網站或是搜尋引擎運用。FTC當局的建議由五人所組成的委員會無異議通過，由於網路廣告商、媒體經營者以及零售商所建立的新的行銷模式均建基於個人資料的使用上，因此此建議亦同時考量到該等業者之利益平衡，至2011年1月31日前持續蒐集業者之意見。Leibowitz表示，FTC希望確保新興成長的資訊市場是建立在促進隱私、透明、商業革新和消費者選擇的框架上，而這也是多數美國民眾所希望的。」
此一「不留痕」機制是參照FTC另外一套受歡迎的「勿來電」機制，也就是將電話號碼註冊在一特定的名單上，以防止電話推銷員來電，不過實際上的運作模式仍略有差異。相較於將姓名註冊在一份中央管控的名單，此一機制則是透過網頁瀏覽器的工具，傳送不願被追蹤或接受特定廣告的訊息，Google、Microsoft和 Mozilla都已測試過此套技術。
在此一報告提出後不久，麻州參議員John F. Kerry表明他將會推動一部隱私權相關法律，使FTC有更多規則制訂權以實現其報告所提建議。因為作為相關主管機關，FTC制訂規則的權利其實很有限。
蘇柏毓
專案經理 編譯整理
ntent/article/2010/12/01/AR2010120106451.html，最後瀏覽日：2010年12月20日。
USA TODAY，2010年12月13日，http://www.usatoday.com/tech/news/2010-12-13-1A
donottrack13_CV_N.htm，最後瀏覽日：2010年12月20日。
日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
問題在號碼？（下）---談網路電話服務（VoIP）號碼核配與網路互連管制問題 Ofcom第八次電信與付費電視申訴報告Ofcom在今(2013)年3月公佈「2012年第四季電信與付費電視申訴報告書」(Telecoms and Pay TV Complaints Q4 2012)，以履行2003年通信法(Communications Act 2003)第26條規定：Ofcom應公布通訊資訊與建議於消費者。是故，為維護消費者之權益，並促進市場競爭，Ofcom從2011年4月起每季公佈「電信申訴報告書」 (Telecoms Complaints)；同年10月修訂為「電信與付費電視申訴報告書」(Telecoms and Pay Tv Complaints)。這份報告書不僅協助消費者選擇較好供應商，更意在促進業者服務品質，而從幾次報告書中顯示，業者們被投訴量確實持續下降，可見效果斐然。 Ofcom選擇市占率超過4%、且每月被投訴超過30次的市話、固網寬頻、行動通信服務(月租)，與付費電視為調查對象，以維護統計信度。當消費者申訴具有綑綁式服務(bundled services)業者，則視其申訴是否涵蓋多種服務，以Sky同時具有電話、網路服務為例，當民眾申訴廣告不實後，則此申訴僅被記錄於網路服務。由於，民眾申訴範圍相當廣泛而難以統整，Ofcom僅向外界公布業者被投訴的次數，且有下述研究限制： 1.Ofcom僅蒐集本身受理的申訴數據，而其他組織、供應商所受理的，一概不納入報告書。 2.Ofcom雖力求數據的合理性，但不會檢驗消費者投訴的真實性。 3.當Ofcom倡導某些政策時(例如打及廣告不實)，可能會導致某些業者申訴量提高。 在這次報告中，各領域被投訴最多的業者如下：Talk Talk於市話服務被投訴最多，被投訴的理由多數為服務缺失與相關服務爭議。Orange則在固網寬頻、行動通信服務(月租)受到最多申訴，其原因是Orange採取民眾購買寬頻服務後，方得再取得免費網路，以取代原本免費網路的提供。在付費電視上，則是BT Vision受到最多申訴，而內容多為提供服務與處理申訴之缺失。Ofcom期以公佈這些資訊，讓消費者得於每個領域選擇最好的供應商。
世界智慧財產權組織（WIPO）發布《2021年全球創新指數報告》世界智慧財產權組織（WIPO）於2021年9月20日發布了第14版的《全球創新指數報告》（Global Innovation Index, GII），本報告以81項指標對全球132個經濟體的創新生態系進行評鑑，前十名分別為瑞士、瑞典、美國、英國、韓國、荷蘭、芬蘭、新加坡、丹麥、德國，亞洲表現最好的是韓國。 本報告指出，在COVID-19疫情期間，世界各國政府和企業對創新的投資並未減少，且健康相關產業、綠色相關產業、數位科技相關產業最受到矚目。 此外，今年的報告中新增了一個專章「全球創新追蹤」（global innovation tracker），其中針對科學與創新投資（science and innovation investments）這一組指標進一步的分析發現，2020年全球在科學出版數量增加了7.6%、在研發支出增加了8.5%、在創業投資增加了5.8%、在國際專利申請數量增加了3.5%。與2019年相比，國際專利申請數量以中國大陸增加16%最多，美國、韓國的申請數量也都穩定成長，但日本與多數歐洲國家的申請數量皆屬下降；而專利申請的技術領域以醫療技術、製藥技術、生物技術為主。整體而言，雖然疫情為全球經濟帶來嚴峻挑戰，但各國對於科學與創新的投資經費仍持續增加。