簡介2012年ITU國際電信大會修訂國際電信規則
ITU舉辦之國際電信大會（WCIT2012）甫於2012年12月14日結束，本次會議之重點在於檢討自1988年首次制訂後，便一直都不曾再修訂之國際電信規則（ITRs）。依據會議公布之最終文件內容，修訂包含：
1.網路安全維護：新修訂之規則中，要求各會員國應確保國際電信網路之安全性與穩固性，避免受到技術性損害。
2.管制濫發電子訊息：要求各會國應採取措施，防制未經許可之濫發電子訊息，以減少對國際電信服務之影響。
3.保障身心障礙者獲取電信服務：要求各會員國應參考ITU制訂之標準與建議文件，保障身心障礙者獲取電信服務之權益。
在修訂電信規則之外，本次會議尚通過數項決議，包含：
1.安排特別措施，幫助位居內陸或島嶼型的開發中國家，維護接取國際光纖網路的權益與需求。有鑑於開發中國家與國際網路接駁時，無論就成本或實體線路接取，均需已開發國家之幫助，使其在高速光纖網路發展趨勢下，能以合理費用與國際接軌。
2.設立全球統一緊急服務號碼：由於緊急服務對於全球使用者（特別是旅行者）非常重要，ITU於本項決議中責成技術部門與會員國協調，研究建立全球統一之電信緊急服務號碼。
3.建立發展網際網路之有利環境：意識到網際網路成為全球資訊社會化之重要基礎設施，希望各會員國持續發展與確保網際網路之穩定性與安全性，建構有利網際網路持續發展之環境。
ITU對國際電信標準與規範具有巨大的影響力，對我國未來電信法制之發展亦將有深遠影響，WCIT會議結束後，新修訂之國際電信規則也正提交各會員國進行簽署，在生效後將對各國電信法制造成影響，我國電信法制亦應及早進行研究，關注新規則發展狀況，並分析不足之處，以與國際接軌。
英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託（Royal Free London NHS Foundation Trust）與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議，違反資料保護法（Data Protection Act）。 該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料，開發一款名為Streams的應用程式，透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況，並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人，協議的合法性，尤其在資料分享是否經病患同意方面，受到質疑。 Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護，具有病患默示同意（implied consent）之正當基礎，且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下： 就資料將被使用作為應用程式測試一事，病患未獲充分告知亦無合理期待； 雖執行隱私影響評估，惟僅於資料傳給DeepMind後才進行，無法發揮事前評估作用； 應用程式尚在測試階段，無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。 目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。
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。
美國聯邦通訊傳播委員會決議將進行網路中立立法美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC )在2009年10月22日表決，一致同意開始進行對「網路開放」（Open internet）相關之規範。除了2005年所提出之前四項提議原則外版本外，FCC新提出兩項提議原則，尋求意見，共包含： 1. 確保網路使用人均可選擇網路服務及內容之自由； 2. 保護對合法網路應用和合法服務使用之權利； 3. 選擇於網際網路上使用設施（devices）之自由； 4. 網路提供業者（network providers）、應用提供業者（application providers）、服務業者（service providers）、和內容提供業者（content providers）者間之競爭關係； 5. 網路提供業者之管理措施，不得基於網路流量（traffic）而對之歧視（discriminate），但得基於顧客之利益采取相關管理措施； 6. 寬頻提供業者，需揭露網路管理措施之方案資訊，以及管理措施對使用者所造成之影響。 參議員John McCain 則表示，網路中立（Net neutrality）的原則，將會扼殺創意和傷害就業市場，該議員並提出網路自由法案（Internet Freedom Act of 2009），認為該法案使避免網路受到政府管控，並且允許持續的創新和創造更多高價值之就業機會。維持網路事業的自由，免於沉重的規範，將是對經濟最佳之刺激方式。 同時也有人質疑，FCC並非授權管理網路之機構，且其所訂定之原則，並未具有法規效力，無法強制執行，而FCC制定該原則之意義為何？但FCC則表示，已獲得政策原則執行之授權。
阿爾卡特朗訊上訴要求微軟支付15億美元的損害賠償對於微軟的Windows Media player侵害MP3科技的兩項專利，阿爾卡特朗訊公司7月7日向美國巡迴上訴法院提起訴訟，要求回復對微軟的專利侵權懲罰。 聖地牙哥陪審團在去年2月裁定微軟應就侵害兩項專利權支付15億美元賠償金。微軟爭執這項裁定沒有任何法律或事實上的依據，對此，美國地方法院法官Brewster同意微軟的主張，認為兩項專利侵權的標的中，微軟並未侵害其中一項，而另一項專利，微軟擁有德國Fraunhofer公司的授權，因此法官判定陪審團的裁定並無充足的證據支持，微軟無須支付15億美元的損害賠償。 阿爾卡特朗訊公司宣稱MP3的專利在1989年由AT&T的研發部門貝爾實驗室與Fraunhofer公司共同研發，但朗訊科技在1996年脫離AT&T成為一家獨立的公司，並保留貝爾實驗室的多項專利資產。2006年阿爾卡特與朗訊合併為阿爾卡特朗訊公司，所以該項專利係屬阿爾卡特朗訊公司所有。 微軟發言人表示，Brewster法官的判決是正確的。其中一項專利是微軟向Fraunhofer支付一千六百萬美元授權金而獲得的授權。 阿爾卡特朗訊和微軟對於這場專利爭訟都十分堅持自己的立場，目前尚未有任何跡象顯示未來雙方有和解的可能，看來這場專利戰爭還會持續很久。