ITU研議修改國際電信規則
ITU國際電信聯盟秘書長Dr. Hanmasoun I Toure於2012年5月一場在加拿大舉行的無線通訊座談會中，針對之前國際上傳言聯合國與ITU將嘗試介入管理網際網路之說法進行澄清，並主張自1988年修改沿用至今的國際電信規則(ITRs)已不能應付目前新興之電信商業模式。
新型態的電信商業模式引發網路中立爭議的戰火，已延燒多時。從前的網際網路服務供應業者(ISP)，主要遵守網際網路協定，扮演好笨水管（Dum Pipe）的角色。但隨著網際網路內容與各類應用服務的急速成長，各類封包的傳輸加重了原有管道的乘載負擔，再加上網際網路管理技術的演進，業者可透過網管技術對資訊封包的傳輸做更細緻的調節，逐漸形成內容傳輸優先次序差異化的新興商業模式，並且持續發展中。
依目前的技術能力，網際網路中任何內容傳輸的速度，皆能透過寬頻管理機制(QoS)進行調節。過去，QoS在國際通訊上，於各國的終端網路中進行調節工作。但現有的封包式的網路傳輸架構(packet-base networks)動搖了原有的秩序，不僅質量參數(quality parameters)大部分未受明確定義，QoS的角色也逐漸模糊。導致各系統本身無法完全控制跨網資訊傳輸的品質，影響各類服務在使用者的終端設備上所呈現的服務品質。對於需與固網或各類終端設備連結的行動通訊業者而言，如何解決這類問題儼然已成了燃眉之急。
目前ITU剛結束於日內瓦的年會，從會中委員會對其文件是否具備國際效力之議題討論，不難看出ITU對於網際網路管理態度已由被動態度轉為積極。未來ITU更期望，藉由年底舉行2012年國際電信世界大會(WCIT-12)，重新修訂舊有國際電信規則(ITRs)，引領網際網路的新秩序。
- ITU, Landmark decision by ITU Council on proposal for public consultation and open access to key conference document .(13 Jul, 2012)
- Hamasoun I. Toure, Canadian Wireless Telecommunication Association Wireless Antenna Siting Forum-The Challenges of Extending the Benefits of Mobile Closing Keynote Speech.(May 1, 2012)
美國白宮於2021年3月31日發布「美國就業計畫」說明文件（FACT SHEET: The American Jobs Plan），針對美國當前所面臨基礎建設老舊、失業率攀升、氣候變遷與來自中國的技術競爭等問題，預計在未來八年內每年投資約GDP的1%，共投入約2兆美元（約合新台幣56兆元）於修復與升級國家基礎建設、振興製造業、投資基礎科學研究、支持供應鏈、推動能源轉型、幼兒教育及長照醫療等項目上。 本說明文件指出，雖然美國為世界上最富裕的國家，但許多基礎建設都逐漸變得老舊或不合時宜，部份人民仍無法享有高速網路與價格可負擔的房屋，而在疫情的衝擊下不僅導致工作機會喪失，更威脅到國家經濟安全。除此之外，美國在科技研發、製造與人才培育上開始落後於最大的競爭對手，顯示政府有必要加快在基礎建設與科技研發的投資，以重建美國的國家競爭力並創造更多的就業機會。 針對投資基礎建設部分，包含交通基礎建設如修復高速公路、橋樑，並升級港口、機場及運輸系統，並改善飲水、電力與網路布建，提供全體人民可負擔、可靠的高速寬頻服務；除了提高基礎建設在面對氣候變遷危機時的韌性，也提供美國人民更安全、可靠、便利的生活條件。在更新基礎建設的同時，將採用符合永續性及創新性的建築材料，並優先使用在美國製造與販售的零組件，以支持國內產業與創造就業機會。 而在投資科技研發部分，相對於中國大陸正大力投資於研發，其研發支出為世界第二，美國在投資科技研發占GDP比率卻持續下降，為了支持研發團隊克服高度創新（high-innovation）技術的障礙，有必要提高對於國內研究人員、實驗室及大學院校的投資。因此白宮呼籲國會支持國家科學基金會（NSF）投資500億美元設立技術局（technology directorate），用於整合國家研究資源，投入半導體及高級通訊技術、高級能源技術及生物技術的研發，並預計投資400億美元於全國實驗室研究設施與網路的升級。 除此之外，白宮規劃投資350億美元於研發克服氣候變遷危機的技術解決方案，包括開發減少排放和建立氣候適應力的新方法，並呼籲國會投資100億美元於傳統黑人大學（HBCUs）、弱勢族群教育機構（MSIs）的科技研發以避免種族與性別落差，投資200億美元於區域創新中心及社區再生基金，向國家標準技術協會（NIST）投資140億美元推動產官學合作研發，以及規劃310億美元用於中小企業信貸、創投及研發資金，特別是地區型的小型孵化器及創新聚落，以支持有色人種及弱勢族群的新創事業成長。
印度民航局發布無人機規則草案印度民航局（Directorate General of Civil Aviation，以下簡稱DGCA）在禁止公眾使用無人機多年後，終於在2017年11月1日發布無人機使用規則（草案），並於網站上公開徵求意見。民航局部長P Ashok Gajapathi Raju表示，草案將於接下來的30日內，與所有利益相關者進行交流，一旦協商完成，將會確定無人機監管框架。預計今年12月底前完成訂定無人機使用管理規範，包含商業用途無人機。 根據規則草案，無人機依照最大起飛重量將其分為五類，分別為： 奈米（nano）無人機：重量小於250克； 微型（micro）無人機：重量在250克和2公斤之間； 迷你無人機（mini）：重量介於2公斤至25公斤； 小型無人機：重量25公斤至150公斤； 大型無人機：重量150公斤以上。 除了飛行能力不超過50英尺高度的奈米無人機，所有無人機必須依照DGCA規定取得識別碼（Unique Identification Number）。針對2公斤以上的無人機需有無人機操作員許可證（Unmanned Aircraft Operator Permit），任何無人機的遙控飛行員必須年滿18歲，且需受過規定的培訓。 另，基於安全考量，草案規定禁止飛行無人機之區域，例如：機場範圍半徑5公里內、國際邊界50公里範圍內、戰略區域500公尺以內的國家重地、人口稠密地區、影響公共安全或正在進行緊急行動的地區、移動式平台（如：汽車、飛機或輪船）、及國家公園和野生動物保護區等生態敏感區域（eco-sensitive areas）等，違規者將依印度刑法之規定起訴。
歐洲議會近日通過《數位營運韌性法案》，堅守數位金融市場安全為因應金融產業數位化及鼓勵金融業創新，並在打造歐盟金融業競爭之同時，確保消費者之保護及金融市場之穩定，歐盟執委會於2020年9月間通過「數位金融整體計畫」（Digital Finance Package），該計劃包含之項目十分廣泛，建構了歐盟未來對於數位金融市場之整體性立法框架。 而2022年11月甫通過之「數位營運韌性法案」 （Digital Operational Resilience Act, DORA）便是數位金融整體計畫中之一分支，該法案預計將於2025年生效。有鑑於過去歐盟會員國各自對資通安全事件行動效果有限，且國家措施之不同調導致重疊、不一致、重複之要求而產生高昂之行政和法遵成本，此情況分裂了單一市場，破壞了歐盟金融機構之穩定性和完整性，並危及消費者和投資者保護，遂有本法案之誕生。 本法案主要之訂定目的在於建立資通安全事件之要求標準及通報流程機制以加強銀行、保險業、投信投顧等金融業者之資通安全，使其面臨網路攻擊時，能保有韌性及恢復力，並維持正常之營運狀態。具體而言，本法案為促金融業者達成高度數位經營韌性之統一要求，遂要求金融業者採取以下手段： （一）資通風險管理監控 （二）資通事件之報告及建立於自願基礎上之重大網路威脅通報 （三）向主管機關通報重大營運或支付安全有關之事件 （四）數位營運韌性檢測 （五）有關網路威脅或漏洞有關之資訊情報共享 （六）健全控管對第三方資通技術供應者之機制。 總地而論，本法案透過建立歐盟統一之資通安全事件通報原則及營運韌性檢測標準等方式加強歐盟之眾金融機構在受網路攻擊之應對能力，且將可避免過去各國間無法取得共識，金融機構於發生資通安全事件時手足無措之窘境，值得讚許，或可為我國未來借鏡採納。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。