荷蘭音樂檔案交換案判決ISP業者勝訴
法院判決認為 BREIN 針對個人蒐證部份犯有重大錯誤。 BREIN 乃委由美國 Media Sentry 就網路上侵害著作權的公開論壇 (Popular Online Forum) 及 P2P 服務進行監測，並追蹤未經授權的線上散佈。但荷蘭法院認為， Media Sentry 僅檢測 Kazza 的共享檔案夾，但這些檔案夾中亦會包括個人使用檔案，因此，原告所提出檔案證據並不足以證明被告將有侵權之虞的歌曲檔案上傳。
當然，本案並非代表荷蘭 ISP 業者的勝利，法院指出， ISP 業者仍有可能依法律要求而交出其網路使用者個人資料。
ePrivacy指令修正背景 原資料保護指令將於2018年由一般資料保護規則所取代，在此一背景下，電子隱私指令除補充資料保護指令外，亦訂定關於在電子通訊部門的個人資料處理的具體規則。具體作法，如在利用流量和位置資訊於商業目的之前，應徵得用戶的同意。在ePrivacy指令未特別規定的適用對象，將由資料保護指令（以及未來的GDPR）所涵蓋。如，個人的權利：獲得其個人資料的使用，修改或刪除的權利。 歐盟執委會為進行ePrivacy指令（Richtlinie über den Datenschutz in der elektronischen Kommunikation）改革，於2016年8月4日提出意見徵詢摘要報告，檢討修正ePrivacy指令時著重的的幾個標的： (1)確保ePrivacy規則與未來的一般資料保護規則之間的一致性。亦即評估現有規定是否存在任何重複、冗餘、不一致或不必要的複雜情況。（如個人資料洩漏時的通知） (2)指令僅適用於傳統的電信供應商，而在必要時應該以新市場和技術的現實的眼光，重行評估更新ePrivacy規則。對於已成為電子通信行業新興創新的市場參與者，如：提供即時通訊和語音通話（也稱為“OTT供應商”），由於目前不需要遵守ePrivacy指令主要規定，而應納入修正對象。 (3)加強整個歐盟通訊的安全性和保密性。ePrivacy指令在規範上，確保用戶的設備免受侵入、確保通信的安全性和保密性。本指令第5條第3項，儲存資訊、或近用已存儲在用戶設備之資訊，需得其的同意。該條款的有效性已有爭論，因為新的追踪技術，如：指紋識別設備可能無法被現有的規則所涵攝。最後，有認需得同意的例外規定列表，有必要延伸到對資訊之其他非侵入性的儲存/近用：如網路分析等。這些都是應予以仔細評價和檢視之對象。 公眾諮詢摘要報告內容 經過4月13日到7月5日的公眾諮詢，歐盟執委會於8月4日提出報告。 諮詢意見主要來自德（25.9%）、英(14.3%)、比(10%)、法(7.1%)的回覆。 一、是否有必要在電子通訊部門訂定隱私特別規定？ 市民與公民團體咸認有必要在電子通訊部門，甚至流量資料和位址資訊也應該訂定新規（83%）、企業則認為無甚需要，只有在秘密性規則（31%）與流量資料（26%）有需要訂定；主管機關則咸認需要特別規定。 二、現行指令是否已足達成其立法目的？76%市民和公民團體認為未達立法目的，理由如下： ePrivacy指令的範圍太狹小，不包括即時訊息、語音通話（VoIP）和電子郵件應用服務。 規範太模糊，導致會員國之間適用結果和保護程度的差異、不一致。 法律遵循的程度展法程度太差。 三、是否應為新通訊服務訂定新規？ 76%市民和公民團體認為適用範圍應該涵蓋到OTT上。
政府推動跨部會生質柴油發展計畫，台北縣環保局率先試行生質柴油因應國際油價高漲、石油減產危機、京都議定書生效等衝擊，經濟部能源局將整合環保署、農委會，成立跨部會生質柴油發展計畫，計劃2010年達成國內生質柴油產量10萬公秉，替代國內車用柴油使用量約6%。 「生質柴油」乃是指動植物油或廢食用油經過轉化技術後所產生的酯類，直接使用或混合柴油可以作為燃料，為一再生清潔能源；目前台北縣環保局已結合五家客運業者、一家貨運業者、四個公所清潔隊及八里掩埋場，推動四十八輛客運車等添加柴油試運行，以實際了解生質柴油的效益。 試行時間預定至明年二月底止，預計試行車輛行走公里數為 四十四萬八千公里以上，重型機具運轉三百二十六小時以上。台北縣環保局還將安排試行車輛到台北縣林口柴油車動力計檢測站進行綜合排氣檢測，以瞭解車輛使用質柴油的所產生的污染減量成效。
紐約通過法案，將禁止企業使用未能通過偏見審計的自動化招募系統紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案，未來將禁止雇主使用未通過偏見審計（bias audit）的「自動化聘僱決策工具（Automated Employment Decision Tools）」，避免因為自動化工具導致的偏見與歧視，不當反映於雇主的最終聘僱決策。 於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」，係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算，以實質性協助或取代決策過程，影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試，藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響，例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下，始得使用自動化聘僱決策工具，包括： 一、通過審計義務：自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計（bias audit）。在使用該工具前，應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定，如未有公告，應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。 二、通知義務：如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時，雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者，且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數，並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。 如雇主或職業介紹機構違反上開規定，第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰（civil penalty），如連續違反者，對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署，該法案如經市長簽署通過，將於2023年1月1日生效。
美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」美國國家安全局（National Security Agency, NSA）於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」（“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet），說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致，為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性，NSA提出具體建議如下： 1.使用可保障記憶體安全之程式語言（Memory safe languages）：建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言，以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。 2.進行安全測試強化應用程式安全：建議使用靜態（Static Application Security Testing, SAST）與動態（Dynamic Application Security Testing, DAST）安全測試等多種工具，增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。 3.強化弱點攻擊防護措施（Anti-exploitation features）：重視編譯（Compilation）與執行（Execution）之環境，以及利用控制流程防護（Control Flow Guard, CFG）、位址空間組態隨機載入（Address space layout randomization, ASLR）與資料執行防護（Data Execution Prevention, DEP）等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。 搭配多種積極措施增加安全性：縱使使用可保障記憶體安全之程式語言，亦無法完全避免風險，因此建議再搭配編譯器選項（Compiler option）、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。