美國FCC發布新廣電事業所有權限制規則的法規制定建議通知
美國FCC在2011年12月22日發布了新廣電事業所有權限制規則的法規制定建議通知（Notice of proposed rulemaking, NPRM），進一步降低包括高功率無線電視台、廣播電台等地區性媒體集中、全國無線電視網所有權集中、以及地區性報社與無線電視台的跨媒體集中之管制密度。
廣電事業所有權限制規則自2000年之後歷經多次修正與涉訟，FCC於2003年的修正，於遭到2004年遭到聯邦第三巡迴法院的部份廢棄；2007年與2008年的修正，亦同樣遭到同法院的部份廢棄。而FCC在經2010年的四年一度檢視、並委託外界研究之後，再於此次進行修正、並諮詢各界。
FCC認為，寬頻網路確實使消費者轉向網路或行動平台接收新內容與影音節目，也連帶使媒體市場結構大幅變化。但新媒體目前尚未如傳統媒體般無所不在，主因是美國寬頻上網仍未普及，寬頻普及率僅70％；並有1400萬人無法接取寬頻基礎設施。而線上影音串流或下載節目皆要求最小寬頻頻寬，阻礙了新媒體的普及，因此廣電事業所有權限制規則對於維護競爭、在地化、多樣性、與保障少數族群、身心障礙者和女性的政策目標上，仍有存在必要。
此次NPRM重點如下：
1、維持地區無線電視所有權限制規則（Local Television Ownership Rule）；
2、維持地區報社／地區無線電視跨媒體所有權限制規則（Newspaper/Broadcast Cross-Ownership Rule）；
3、因既有地區無線電視、地區廣播所有權限制規則已足夠維護政策目標，廢除地區廣播電台／地區無線電視台跨媒體所有權限制規則（Radio/Television Cross-Ownership Rule）；
4、維持複數全國無線電視網所有權限制規則（Dual Network Rule）； 新訂少數族群與女性所有權保障規範。
美國產業安全局（Bureau of Industry and Security）於2025年9月2日發布《放寬對敘利亞的出口管制》（Relaxing Export Controls for Syria）最終細則，此最終細則依《總統行政命令第14312號》（E.O.14312）修訂、放寬《出口管制規則》（Export Administration Regulations，以下簡稱EAR）對敘利亞的出口管制措施。 此次的修訂放寬重點如下： 1. 新增或擴大對敘利亞出口、再出口的許可例外（license exception）範疇 （1） 針對EAR第740部分為新增和擴張，如新增有關於敘利亞和平與繁榮（Peace and Prosperity）的許可例外，擴大EAR第740.9條許可例外之範圍至與消費性通訊裝置（Consumer Communications Devices）相關的貨品及軟體； （2） 為了允許對敘利亞出口、再出口新增的許可例外情況，修訂EAR第746.9條第b項一般限制條款。 2. 對敘利亞出口、再出口採取更寬鬆的許可審查 （1） 於EAR第746.9條第c項第1款特定最終使用情況（如電信通訊、水供應和衛生、電力等）採取推定同意（presumption of approval licensing）； （2） 其餘最終使用的出口和再出口許可申請，依EAR第746.9條第c項第2款以逐案審查（case-by-case）的方式為之。 3. 刪除部分條文 例如EAR第746.1條第a項第3款刪除適用《第二號一般命令》（General Order No. 2.）之內容，而交叉參照EAR第746.9條。
生物識別技術走進零售業近期幾家大信用卡公司遭駭客入侵，使得消費者受到了越來越大的身份被盜用的威脅。對此，能使購物更加安全的技術，特別是生物識別技術，包括電影中常見到的虹膜掃描，以及相對普及的指紋，聲音，臉部特徵識別等，越來越引發了人們的興趣。 目前，美國第二大零售連鎖店 Albertson 已經和其他數百個零售商一起加入了生物識別付款的試點行列。該公司發言人表示，新付款方式則大大加速了結帳的速度；另外也可以自動識別是否賣菸酒給未成年人。 不過生物識別技術的根本的缺陷在於隱私問題，因?這項技術意味著對個人資訊的集中儲存。而這個系統必然會成?駭客和其他居心不良者的「蜜罐」，一旦這個儲存系統被攻破，並將受害者的生物資訊惡意更改，受害者將面臨身份被終極盜用的噩夢。
大學研發成果商業化評估方法初探 英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。