一名挪威學生提供違法音樂下載連結被判侵權
歐盟執委會於2010年5月6日公布790-862 MHz頻段（簡稱800MHz）的統一技術規格決定（Commission Decision 2010/267/EU on harmonised technical conditions of use in the 790-862 MHz frequency band for terrestrial systems capable of providing electronic communications services in the European Union）。會員國以為，與其單純保留800MHz給地面廣播系統使用，不如開放該頻段供網路使用，故會員國必須立即根據決定，以一致性的技術規格，讓800MHz頻段可以供無線寬頻接取技術使用。 執委會下一步將對數位紅利的使用提出規劃草案，草案內容並將成為預計於6月底公布的「2011-2015年無線頻譜政策方案」（Radio Spectrum Policy Programme 2011-2015）的一部份。各界預期，該草案有可能包括制訂一個所有會員國都必須釋出800MHz供寬頻服務發展的實施日期。
何謂「介入權」？美國拜杜法雖下放政府補助研發成果給予執行單位，但基於針對受補助者行使研發成果時若未能妥適授權運用，政府得行使「介入權」（march-in rights）。所謂的介入權，是指補助機關事後可以因為執行單位授權或運用不當，而選擇強制介入調整其授權內容。但補助機關採用介入權是有前提要件的，35 U.S.C. § 203規定：「受補助者在適當的合理期間內，未能採取有效的措施以達到該創新的實際應用或使用…」或者強制授權是「其他聯邦法律規定的保護公共健康、安全需要或公共使用」所必要者。相對我國則有經濟部於「經濟部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」第21條規定政府介入權發動之要件，其與美國法制有異曲同工之妙。
多層次營銷公司即使向數千名人員發布屬於其營業秘密之培訓教材，仍能主張已採取合理保密措施2022年3月7日華盛頓西區地方法院針對原告多層次營銷（直銷）美容公司Tori Belle Cosmetics LLC（下稱原告）向數千名人員發布屬於營業秘密之培訓教材，能主張有採取合理保密措施做出結論。原告行銷Belle Cosmetics產品之方式是以銷售人員的個人 Facebook 帳號來販售化妝品和假睫毛產品，並將公司培訓教材上傳到由數千名成員組成的 Facebook 群組“Team Lash Out”中，且設定帳號公開權限維護其所提供之培訓教材、銷售人員及客戶之聯繫清單，故華盛頓西區地方法院仍認定其主張有理由。 被告（Belle Cosmetics的五名前網路銷售人員）雖主張銷售人員因持有Facebook個人帳號之所有權，認為與個人帳號有關之銷售人員及客戶的聯繫清單皆屬被告所有。並且，由於每個被告的 Facebook 朋友都可以看到他們的朋友清單，而主張聯繫清單不具秘密性。法院不採納被告之主張，認為原告已有設定權限限制Facebook 群組中的朋友僅可以看到其他朋友的姓名和頭像，涉及電話及地址等聯繫資訊則設定不公開，故銷售人員及客戶之聯繫清單仍具秘密性。 此外，被告亦主張原告將培訓教材上傳至「世界最大社交媒體網站Facebook」，並向數千名銷售人員公開，應判定該培訓教材已不具秘密性。法院則駁回指出Facebook之用戶可以設定權限，指定特定人加入群組中讀取培訓教材，故認為仍培訓教材具有秘密性。 本案最值得關注的是後續法院會以何種方式評估上傳至Facebook群組之培訓教材有採取合理保密措施，例如法院如何評估原告與銷售人員間的合約有約定針對教材內容具有保密義務、群組管理員如何驗證請求加入群組之用戶是該公司之網路銷售人員，或法院如何判定在營業秘密解密前Facebook 群組中有多少用戶不具備網絡銷售人員身分。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。