美國能源部加強推動智慧電網之網路安全，並提供自我評估調查工具
美國能源部於今年（2012）6月28日發布一套新的網路安全自我評估調查工具（Cybersecurity Self-Evaluation Survey Tool），以強化保護公共事業的業者避免遭受網路安全的攻擊，這套工具也是能源部為施行其於5月31日公布的網路安全能力成熟度模型（Cybersecurity Capability Maturity Model）的一部分，同時此模型的發展也是為了支持白宮的電力網路安全風險管理成熟度倡議（ Electricity Subsector Cybersecurity Risk Management Maturity Initiative）。
網路安全成熟度模型的發展乃係由能源部與國土安全部共同領導，並且與業界、其他聯邦機構以及卡內基大學軟體工程研究所合作進行，該模型的四個目標在於：加強電力網路安全能力、使相關業者可以有效並持續設立網路安全能力的基準、分享知識、解決的方法與其他相關的參考資料、使業者得以排定對於改善網路安全的行動以及投資上的優先順序，以幫助業者發展並且評估他們的網路安全能力。
此次發佈的評估工具則是以問卷的方式，著重在情境式的認知與威脅及弱點的管理，而後能源部將針對自願提供評估結果的業者提供個案報告，幫助業者改善其網路安全能力，同時，能源部也建議業者，建立優先行動方案，以解決差距的問題，並且定期評估追蹤網路安全能力的改善進度，能源部也提醒業者注意網路威脅環境上與技術上的改變，以進行應變的評估。
所謂「身分」（Identity）是「特徵」（characteristics）或「屬性」（attributes）的組合，可讓個人在特定環境中與其他人區分開來，以證明自己的身分，例如出生日期和地點、臉部圖像等。澳洲政府有鑑於數位經濟的快速成長，線上身分驗證比實體身分驗證更為頻繁，促使犯罪人竊取和濫用身分資訊與資格證明（credentials），使得越來越多人面臨網路犯罪和詐欺的風險，澳洲在2021年時更因為身分竊盜事件橫行，造成超過18億美元的經濟損失。 為此，澳洲資料和數位部長會議（Data and Digital Ministers Meeting, DDMM）於2023年6月23日發布「國家身分韌性戰略」（National Strategy for Identity Resilience），以取代2012年國家身分安全戰略（National Identity Security Strategy），宣示澳洲政府加強身分基礎設施和對身分竊盜的韌性與復原力，推動澳洲各州、領地（territory）和聯邦（Commonwealth）採用全國一致的身分韌性方法，使得個人身分難以被竊取，縱然不幸遭竊取，受害人亦能夠輕易自身分犯罪中恢復身分。 該戰略由十項原則組成，包含：(1)無縫接軌的聯邦、州和領地數位身分系統；(2)具包容性的身分辨識機制；(3)個人與公私部門都有各自角色；(4)制定國家實體與數位資格證明標準；(5)建立生物辨識和經同意的身分驗證；(6)便利個人跨機構更新身分資訊；(7)更少的資料蒐集與保存；(8)明確的資料分享協議；(9)資格證明的一致撤銷和重新簽發；(10)明確的問責與責任。搭配短、中、長期的實施規畫，循序漸進地加強與一制化澳洲跨司法管轄區的身分安全管理機制。
安全至上 監看有理？－論工作場所電子郵件監看法制爭議 美國CVAA義務豁免之案例介紹與分析 IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。