紐西蘭通過網路侵權三振法案
紐西蘭於今年4月14日通過遏制線上非法檔案分享的著作權修正法案。甫通過的的修正法案廢除並取代了紐西蘭1994年著作權法92A條款。新法賦予著作權人可以向網路服務提供者提交侵權使用者的侵權證據，並要求網路服務提供者通知該使用者停止侵權行為之權利。若侵權使用者在三次通知後仍未停止侵權行為，則著作權人可以在著作權法院提出損害賠償請求，此一請求賠償金額最高可達1萬5千元紐幣。
而備受爭論的斷網措施，在本次修正法案中暫時被保留而未立刻生效，待觀察前述通知與損害補償機制是否能有效的遏制網路侵權行為，若前述機制仍無法達成制止侵權行為的效果時，斷網措施條款將由議會決定生效適用，賦予著作權人可以向地方法院請申請命令，強制網路服務提供者中止該侵權帳戶的網路服務，中止期間最高可達六個月。
該法案是在2010年2月23日在紐西蘭國會中第一次被提出。日前通過後，將於今年9月1日正式生效，惟手機網路服務部分，則延後於2013年10月才會納入適用範圍。
在美中對抗、烏俄戰爭等地緣政治背景下，世界各國開始重視供應鏈穩定問題。日本在過去幾次供應危機中，逐漸從以化石能源為中心之產業結構，轉向以綠能為主之產業結構，為讓自身能最大限度地利用脫碳相關技術，並在維持能源穩定供應的同時，強化日本產業競爭力，日本經濟產業省於2022年12月23日公布「實現綠色轉型基本方針（草案）」（GX実現に向けた基本方針），提出未來10年政策藍圖，目前正於全國各地辦理意見交流會，徵集民眾意見。 根據上述方針草案，日本未來將採取之措施包括：（1）透過《能源使用合理化法》（エネルギーの使用の合理化に関する法律）徹底推動節能、製造業結構轉型為碳循環型生產體制，並導入蓄電池和控制系統；（2）再生能源成為主力電源，2030年再生能源占比達到36-38%；（3）2030年核能占比達到20-22%；（4）導入氫能、尿素等新能源，於2025年大阪萬博將進行實驗，並參酌外國實際案例，以安全為前提，制定合理之氫能安全戰略及國際標準；（5）整備電力及瓦斯市場，以確保供應穩定；（6）強化資源外交及國際合作，避免因依賴外國資源而產生斷鏈危機；（7）推動蓄電池產業；（8）促進資源循環；（9）運輸部門綠色轉型，包括下一世代汽車、飛機、船舶、鐵路、人物流等；（10）以脫碳為目的之數位投資；（11）住宅、建築物節能；（12）基礎設施投資；（13）碳捕捉技術；（14）食材、農林水產業轉型等。 除上述措施外，日本亦將運用綠色經濟轉型債券（暫定）及各種金融手段，支援綠色轉型前期投資。相關法案預計於下次國會提出，並於兩年內檢討具體措施。
美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」，期能推動全球AI安全合作美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」（The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals，下稱本策略願景），美國商務部（Department of Commerce）亦於2024年參與AI首爾峰會（AI Seoul Summit）期間對外揭示本策略願景，期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性，NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含：一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標；二、風險測試、評估、驗證及確效（Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV）方法不健全；三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解；四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新，NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標：(1)推動AI安全科學發展：為建立安全準則與工具進行技術合作研究，並預先部署TEVV方法，以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施；(2)推展AI安全實務作法：制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標，以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的；(3)支持AI安全合作：促進各界採用前述安全準則、工具或指標，並推動全球合作，以發展國際通用的AI安全風險應對機制。
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。
智慧財產權管理標準之建立－由管理系統標準談起（下）