FCC通過許可有線電視系統對基本電視服務進行加密，以對抗盜接訊號
美國聯邦通信委員會（FCC）批准，有線電視業者可對其基本電視服務進行完全加密，有線電視用戶將需要向有線電視業者租用機上盒或使用CableCARD的技術，以繼續收看有線電視。在本項新規則發布之前，有線電視業者被禁止在基本服務加密，有線電視用戶不需租用額外設備便能收看基本電視服務內容。業界人士表示，據估計目前約有近5％非法盜接的服務，造成每年約5億美元的收入損失，此一新規則有助於對抗訊號盜接的問題。
同時隨著數位有線電視普及程度的提高，大多數有線電視用戶已經透過機上盒或CableCARD技術收看有線電視，僅少部份用戶可透過特殊裝置接收數位電視基本服務，但因為此種接收方式無須加密，因此存在有盜接的問題，因此有線電視業者希望FCC能夠放寬規定，使業者可將整個有線電視系統均加密傳輸，避免訊號盜接的問題。
然而相對的，一些第三方公司所生產的設備將因為有線電視系統業者的加密，而無法提供低成本的替代裝置，有線電視用戶將必須向有線電視公司租用機上盒，部份第三方公司生產的機上盒具有DVR功能，如果系統業者完全加密他們的內容，這些第三方設備的生產將必須花費額外的成本與時間與系統業者協商。有線電視業者如Comcast自然是抱持樂觀其成的看法，全系統加密使業者可在遠端管理電視訊號之播送，而無須至消費者家戶進行，可節省人力與成本。
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。
馬里蘭州去氧核醣核酸採集法（DNA Collection Act）引發隱私爭議2009年，馬里蘭州立法通過去氧核醣核酸（下稱DNA）採集法（DNA Collection Act），允許警方向已經被起訴但尚未定讞之犯罪嫌疑人採集DNA樣本，其適用對象主要在於暴力犯罪或一級竊盜案件。對此問題，美國大約有26州立有與馬里蘭州類似的法案，例如維吉尼亞州的執法單位對於暴力犯罪在經過逮捕後即可進行DNA採集。然而，該法案卻引發了隱私權利與公眾安全之平衡的爭論。 此次爭議爆發於Alonzo Jay King Jr. v. State of Maryland案，案件中Alonzo Jay King Jr.在2009年被起訴暴力攻擊，且因此被警方採集DNA，而後又在經過DNA比對之後，發現與2003年一宗強制性交案件所遺留下的DNA樣本符合，並據此判決Alonzo Jay King Jr.強制性交罪。本案經Alonzo Jay King Jr.上訴高等法院後，高等法院認為調查人員採集其基因資料並以之與舊案件進行比對，已經侵犯了美國憲法第四修正案所賦予人民的合理隱私期待，屬於不合法的搜索，並據此判決禁止向犯罪嫌疑人採集DNA樣本。本案目前正在最高法院上訴中，而最高法院首席法官John Roberts日前發布了一份命令，阻止了高等法院判決的生效，並使得馬里蘭州在最高法院作出判決之前仍然能夠採集DNA；全案預計將在10月進行聽證，未來，最高法院將如何判決，值得吾人注意。
英國金融主管機關針對銀行資訊安全問題處以重罰英國金融監理機關，針對RBS集團旗下之三間銀行2012年所發生的資訊安全問題，共處以五千六百萬英鎊的罰款。 RBS、NayWest以及Ulstet的客戶於2012年6月，因為銀行執行的軟體更新發生技術上問題，在使用服務（包含線上服務）時，遇到存款結餘及付款執行的正確性問題。 針對此項資訊上的問題，英國金融行為監管局（FAC）處以四千二百萬英鎊的罰款；另一機關，英國審慎管理局（PRA）亦罕見地再以違反「金融機構應以適當風險管理系統以及合理之注意義務，有效管控其服務」規定之理由，另對該銀行處以一千四百萬的罰款。這是首次2個主管機關對於銀行未能有效辨識及管理其已暴露之資訊風險共同處罰之案例。 PRA指出，資訊風險管理系統適當的發揮功能以及控制，是一個公司健全不可或缺的部份，同時對於英國金融體系的穩定也特別重要。 FCA亦試圖開始評估銀行對於他們所曝光的資訊風險的管理程度，以及銀行的管理階層如何去掌握自己銀行，因為技術錯誤所造成的影響程度。 RBS聲明公司已經在主營運系統外建置了鏡像系統，可以繼續處理「主要客戶服務」的顧客交易；同時也可以修復主營運系統。
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。