美國發明法(America Invents Act)修正法案通過，為美國專利制度寫下里程碑
美國參議院在2011年9月通過發明法修正案（Leahy-Smith America Invents Act），並經總統歐巴馬簽署同意公布，預計新修正的法案內容，將為美國專利制度寫下里程碑。觀察該法案幾項重要變革包括：
一、 專利權之取得：以先申請制(First to file)取代先發明制(First to invent)，目的在於增進美國專利制度與國際專利制度的調和，以及確保發明人的權利保障可與國際普遍的制度接軌。新規定將自2013年3月16日開始實施。
二、 先前技術(prior art)之定義與新穎性優惠期（grace period）：新法擴張先前技術(Prior Art)之範圍，申請專利之發明於申請日之前，如已見於刊物、已公開使用、已銷售或其他公眾所得知悉者，即因已公開而成為先前技術之一部分，喪失新穎性。惟在例外的情況下，申請專利之發明，在申請日前一年內由發明人或共同發明人自己，或間接透過第三人進行之公開行為等，則不被視為先前技術。
三、 支持小型企業或獨立發明人：修正條文要求美國專利及商標局(USPTO)應與相關智慧財產權協會合作，為小型企業或獨立發明人提供協助，並設立專利監察專案（Patent Ombudsman Program）提供申請專利之相關幫助，同時給予小型企業與微型實體（Micro Entities）最高75%的規費減免優惠。
美國在此次修正其發明法的過程中，納入過去25年來國際專利制度協商後的成果，雖有論者指出該法仍未解決部分問題，然而儘管有這些不足之處，新通過的法案仍解決了舊法時期不合理之處。
近期由於營業秘密議題受到重視，引起廣泛討論，美國實務界律師於彭博社法律專欄（Bloomberg Law Practical Guidance）指出生命科學領域的企業不應僅尋求專利的保護，而應考慮透過營業秘密來保護其部分創新，比如：製造技術、分析工具及方法、配方等，並指出保護營業秘密所應採取的具體措施。 在Mayo Collaborative Servs. v. Prometheus Labs一案中，美國最高法院認為診斷方法並非真正的應用，因此不符合可取得專利的資格；在Ass'n for Molecular Pathology v. Myriad Genetics一案中，美國最高法院認為將天然基因分離的技術不符合可取得專利的資格。由上述判決可以發現，生命科學領域的公司能取得專利的範圍被限縮了，因此該領域的企業應考慮透過營業秘密來保護其創新。 營業秘密相對於專利的優勢在於，專利有保護期限，但營業秘密若未公開揭露則能持續受到保護。另外，根據美國專利法（Patent Act），專利保護之客體限於有用且新穎的發明，但營業秘密保護之客體不僅限於此。不過，以營業秘密保護創新同樣存在風險，比如可能面臨前員工、現任員工將其洩露或是由於合作案導致其被竊取的情況等。 為避免上述情況之發生，企業應採取下列措施，包括： 1. 要求員工簽署保密協議，並於協議中具體說明營業秘密之範圍、保密期限，同時確保員工離職時歸還與營業秘密有關的資訊及設備； 2. 將涉及營業秘密的文件標示為機密； 3. 將機密文件及檔案儲存於上鎖的櫃子或受密碼保護的電腦中； 4. 根據員工的職責，僅允許必要的員工存取營業秘密資訊； 5. 對員工進行教育訓練，使其了解哪些資訊被視為營業秘密而不應洩露； 6. 透過監視設備監控保存營業秘密的位置； 7. 與合作單位簽署合作協議時，確保協議中有明確規定哪些資訊被視為營業秘密、分享營業秘密的方式、保密期限、授權的範圍等。 綜上所述，由於可取得專利的範圍被限縮，生命科學領域的企業應考慮透過營業秘密來保護其部分創新。在以營業秘密保護其創新時，應確保有採取與員工簽署保密協議、識別機密、權限控管、教育訓練、與合作單位簽署合作協議等措施。關於前述營業秘密管理措施之重要內容，企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布的「營業秘密保護管理規範」，並進一步了解該如何管理，以降低自身營業秘密外洩之風險，並提升其競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
WhatsApp因違反GDPR遭愛爾蘭資料保護委員會開罰2.25億歐元愛爾蘭資料保護委員會（Data Protection Commission，DPC）於今（2021）年9月宣告WhatsApp Ireland Limited（下稱WhatsApp）違反歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation，GDPR）並處以高額裁罰。 DPC自2018年12月起主動調查WhatsApp是否違反GDPR下的透明化義務，包括WhatsApp透過其軟體蒐集用戶與非用戶的個人資料時，是否有依GDPR第12條至第14條提供包括個資處理目的、法律依據等相關資訊，以及該資訊有無符合透明化原則等，其中又以WhatsApp是否提供「如何與其他關係企業（如Facebook）分享個資」之相關資訊為調查重點。 歷經長時間的調查，DPC作為本案領導監管機關（lead supervisory authority），於2020年12月依GDPR第60條提交裁決草案予其他相關監管機關（supervisory authorities concerned）審議。惟DPC與其他相關監管機關就該裁決草案無法達成共識，DPC復於今年6月依GDPR第65條啟動爭議解決程序，而歐洲資料委員會（European Data Protection Board）在同年7月對裁決草案中的疑義做出有拘束力之結論，要求DPC提高草案中擬定的罰鍰金額。 DPC最終在今年9月2日公布正式裁決，認定WhatsApp未依第12條至第14條提供資訊予「非軟體用戶」之資料主體，而「軟體用戶」的部分也僅有41%符合規範，嚴重違反GDPR第5(1)(a)條透明化原則。據此，以母公司Facebook全集團營業額作為裁罰基準，DPC對WhatsApp處2.25億歐元之罰鍰，為GDPR生效以來第二高的裁罰，並限期3個月改善。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC）與衛生、身心障礙及高齡照護部（Department of Health, Disability and Ageing）聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》（AI Clinical Use Guide），旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場，卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰，試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心，將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段，強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制，並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出，當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時，可能構成醫療器材，須符合澳洲醫療用品管理管理局（Therapeutic Goods Administration, TGA）的相關法規要求。 在風險治理方面，該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI，指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高，臨床人員不得過度依賴系統建議，仍須以專業判斷為核心。同時，文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制，持續監測效能、偏誤與病安事件，並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面，指引強調知情同意與透明揭露，醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案，並遵循《1998年隱私法》（Privacy Act 1988）對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引，展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向，為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源：AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).
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。