Thomson Reuter宣佈全球前百大創新機構
Thomson Reuters於11月14日當週，宣佈全球前100家最具創新機構，美國持續領先，而亞洲及歐洲分別屬第二及第三。然而，中國由於智慧財產保護及全球產品商品化實行因素，未能排入百大企業中。其名單結果來自於Thomson Reuters 2011全球百大創新專案，透過專屬方法分析專利資料及相關指標，來確認這些企業和機構於創新活動領先於全球之地位。
Thomson Reuters智慧財產解決方案事業部總裁David Brown表示：「創新使企業和國家成長繁榮，主要是為了追求克服經濟的衰退並達到競爭優勢」。
2011全球百大最具創新企業的市場資料，與2009年比較顯示，2010年百大企業增加了超過400,000工作機會，較前年提高3%，增加的比率高於同一期間的標準普爾(S&P)500企業的幅度。Brown表示：「全球百大創新組織創造的工作機會代表了創新為經濟成長具意義影響的指標」。除此之外，2011百大創新組織的市場價值加權平均收益較前一年度增加12.9%，而標準普爾500企業市場價值加權平均收益僅增加7.2%。
排名企業依地域分佈，其中40%來自為美國，31%為亞洲，29%為歐洲，亞洲主要為日本和南韓，前者占27%，後者占4%。歐洲主要區分為法國(11%)，德國(4%)，荷蘭(4%)，列支敦斯登侯國(1%)，瑞典(6%)及瑞士(3%)。法國為歐洲創新領導國。儘管大陸於專利申請數量佔領優先，但缺乏全球影響力及專利獲證比率之重要因素，故未進入前百大名單。
Thomson Reuters排名的方法，主要是以四大衡量基準：專利獲證比率(patent approval success rate)，專利組合對於全球的影響(global reach of patent portfolio)，對文獻引用的專利影響(patent influence in literature citation)及專利總數量(overall patent volume)，選出前百大名單，如：Apple,Microsoft,Intel,LG和Motorola，全文內容可參考http://www.top100innovators.com/。
在勒索軟體攻擊快速進化、供應鏈弱點成為主要攻擊途徑的背景下，英國於10月24日發布「全球性供應鏈勒索軟體防護指引」（Guidance for Organisations to Build Supply Chain Resilience Against Ransomware），該指引係由英國與新加坡共同領導的「反勒索軟體倡議」（Counter Ransomware Initiative, CRI）框架下推動，旨在協助各國企業降低勒索軟體事件的發生率與衝擊。該指引獲得CRI 67個成員國與國際組織的支持，標誌國際社群在供應鏈資安治理上的最新進展。 英國內政部（UK Home Office）指出，勒索軟體已成全球關鍵基礎設施與企業最主要的威脅之一。根據IBM發布之2025年資料外洩報告（Cost of a Data Breach Report 2025）估計，單一勒索攻擊的全球平均成本高達444萬美元。隨著攻擊手法演進，勒索攻擊已由單點入侵擴大為透過供應鏈滲透，攻擊者常以第三方服務供應商為跳板，一旦供應商遭入侵，即可能向上或向下影響整體產業鏈。英國2024年醫療檢驗服務供應商Synnovis遭勒索軟體攻擊事件，即造成數千次門診與手術延誤，凸顯供應鏈風險的實質衝擊。 該指引從供應鏈角度提出四大防護方向，英國政府與CRI強調，企業應在營運治理、採購流程與供應商管理中系統性導入相關措施，包括： 一、理解供應鏈風險的重要性 在高度互聯的數位環境中，供應鏈已成為勒索軟體攻擊的主要目標，企業應將供應鏈資安視為營運韌性與組織治理的核心要素。 二、辨識關鍵供應商與其資安成熟度 企業應建立完整的供應商清冊，評估其資安控管措施、過往資安事件紀錄、營運與備援能力、保險安排，以及其可存取之系統與資料範圍。 三、在採購與合約中落實資安要求 企業應要求供應商具備基本資安控制措施，包括多因素驗證、系統更新與修補管理、網路分段、安全設定及惡意程式防護等。 同時，合約中應納入資安事件通報義務、稽核權限、營運復原計畫及違規處置機制，並鼓勵供應商採用國際資安標準，例如Cyber Essentials與ISO/IEC27001。 四、持續檢討並更新防護措施 企業應與供應商共同檢討已發生事件及未實際造成損害但已暴露潛在風險之情形（Near Miss，即近乎事故），不論是否構成正式資安事件，均應納入檢討範圍；並定期進行資安演練、共享威脅情資，依攻擊趨勢滾動修正合約與內部規範。 指引同時指出，供應鏈常見弱點包括過度依賴少數供應商、缺乏供應鏈可視性，以及資安稽核與驗證機制不足。英國政府與CRI亦強調，雖然網路保險可作為風險管理工具之一，但無法取代基本且持續的資安防護措施。 該指引適用範圍涵蓋科技、資訊服務、能源、公用事業、媒體與電信等多個產業，顯示供應鏈資安已成全球營運安全的共同課題。英國與新加坡呼籲企業及早建立制度化的供應鏈資安治理架構，以強化全球數位經濟的整體韌性，降低勒索軟體攻擊帶來的系統性風險。
日本內閣官房提出法案規範醫療個資去識別化業者，以促進研發利用日本內閣官房所屬之健康‧醫療戰略室於2017年3月， 向國會提出《有助醫療領域研究開發之匿名加工醫療資訊法律案》(医療分野の研究開発に資するための匿名加工医療資訊に関する法律案)。「健康‧醫療戰略室」係於2013年2月成立，並於同年8月根據《健康‧醫療推進法》設置「健康‧醫療戰略推進本部」。該部於2017年3月10日提出《有助醫療領域研究開發之匿名加工醫療資訊法律案》，針對醫療資訊匿名加工業者進行規制，使他人可安心利用經過去識別化處理之資訊，以便促進健康、醫療方面之研究及產業發展，形成健康長壽社會。上開法案主要可分為兩個部份︰ 國家責任與義務︰政府應提出必要政策與制定基本方針。 匿名加工醫療資訊業者之認定︰該部份又可分為匿名加工醫療資訊業者(以下簡稱業者)之認定與醫療資訊處理。 針對上述第2點之認定，為確保資訊安全，政府應設置認定機構，以便確認業者符合一定基準，並具備足夠之匿名加工技術，可為醫療個資去識別化。此外，在醫療資訊處理方面，該法案則規定醫療機關可在事先告知本人，且本人未拒絕提供時，將醫療資訊提供給業者。
英國交通部推出MaaS實務準則，達成兼顧永續與包容的次世代MaaS服務英國交通部（Department for Transportation, DfT）於2023年8月30日提出「交通行動服務（MaaS）實務準則（Mobility as a Service: code of practice）」，內容針對MaaS之提供商，提出產品及服務建議。MaaS實務準則涵蓋包含以下五個面向，以提供MaaS廠商具體明確的產品設計及營運建議： 1. 交通包容性與近用性（accessibility），例如應盡力避免產品之AI演算法產生偏見、確保AI學習資料無偏差；產品介面應提供視覺、聽覺輔助功能；針對身障民眾應提供適當之交通路線建議，以及應提供偏鄉、無網路區域非線上（offline）服務管道； 2. 低碳運輸之推廣，如納入更多步行、單車等環保交通選項； 3. 友善之多元支付方式，如現金、數位支付、定期套票，並整合火車、地鐵、客運、公車之支付系統； 4. 資料分享與資料安全並重，保障使用者隱私，如採用公認之資料安全標準以及與同業簽訂資料共享契約； 5. 重視消費者權益保障，鼓勵平台間公平競爭，如釐清各參與者間之責任，避免消費者投訴無門，以及提供線上及非線上聯絡窗口，及時處理消費者需求等。
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。