日本與大陸簽署專利審查高速公路試行方案（Patent Prosecution Highway pilot program）
日本特許廳（JPO）和中國人民共和國國家知識產權局（SIPO）於2011年10月18日合意簽署專利審查高速公路（Patent Prosecution Highway，PPH）試行方案。本方案欲藉由資源共享的方式，加快專利申請程序的官方審查期間。並預計於11月初開始施行，試行期間為期一年。透過這個方案，將使日本成為中國第一個PPH方案的合作對象。
隨著商業活動的全球性擴展，企業在各國獲取專利的需求性亦相對性地提升，造成單一申請案需個別向各國專利局申請的情況。因而造就全球性專利申請案件數量的攀升，以及專利審查期間的延長。為解決此問題，日本特許廳企圖以推行PPH模式，幫助申請人有效且及即時地獲取專利，以保障其國外專利權的行使。
傳統上大陸知識產權局審理日本專利申請案，通常需要經過二至三年的審查期間，透過這個試行方案，審查期間可望縮減至半年。
日本特許廳預計，這個方案將使日本企業以更迅速且有效的方式，保護其在中國的技術，進而協助日本企業順利地在中國經營商業活動。日本特許廳廳長表示，國際專利合作案不應該是種妥協，相反地，我們需要尋求一種可創造雙贏局面的新方式。
至於大陸方面，則預計與其他國家，如美國及南韓，簽署建立PPH的合作方案。
歐盟於2016年7月6日公布了網路與資訊系統安全指令（Directive on Security of Network and Information Systems, NIS Directive），該指令目的是希望歐盟內之關鍵基礎服務營運商及數位服務提供者就資訊交換、合作及共通安全要求上有建立及規劃之基本能力，以提高歐盟內部市場之功能。 故至2018年11月前，各會員國須確認境內的關鍵基礎服務營運商並建立一份清單，包含能源、運輸、銀行、金融市場基礎建設、衛生部門、飲水供應及分配、數位基礎設施等部分，其判斷標準為（a）提供維持社會重要或經濟活動之服務；（b）倚賴網路或資訊系統供應之服務；（c）該服務之提供易受顯著破壞影響者。該指令之適用範圍亦納入數位服務，如線上市場、搜尋引擎及雲端服務之數位服務提供者，而上述兩者所適用之規範略有不同，如數位服務提供者在規劃資訊安全措施及資安事件發生之通知義務時，另需將其系統及設施之安全性、事件處理、業務管理之持續性、監測、稽核及測試、符合國際標準等因素列入考量。 此外，為了促進會員國間之策略合作及資訊交換，歐盟將會設立一個合作小組，亦將建立電腦安全事件因應小組（Computer Security Incident Response Teams, CSIRTs），主要負責監測國家資安事件、並對資安風險為預警、因應及分析等，另為確保各會員國彼此間在運作上之迅速與效率，並建立電腦安全事件因應小組網路（CSIRTs network），提供各會員國交換資安風險或事件相關資訊之平台。 該指令於今年8月生效，會員國須於指令生效後21個月內即2018年5月，將指令之內容適用至本國法並公布之，該指令之內容可做為我國訂定資安法規之參考。
英國持續推動智慧電表電量消費資料所有權之管制 美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
銜接實體與虛擬的新票據交換制度－美國二十一世紀支票交換法