英、美等國拒絕簽署新全球電信規則
由聯合國「國際電信聯盟」（the UN's International Telecommunication Union ,ITU）主持的國際電信世界大會（the World Conference on International Telecommunications ,WCIT）於2012年12月14日在杜拜落幕，此次有193個國家的政府代表與會，主要議題討論是否要更新自1988年以來已經24年未經修改的全球電信規則（the International Telecommunication Regulations ,ITRs），該修正案主要係由中國與俄羅斯所提出，其有意授權政府監管網際網路，盼望各國能合作打擊垃圾郵件並促進網路的普及。
這項修正案最大爭議點就在「人權」二字。若政府擁有網路審查權成為普世價值，保護言論自由是否將流於口號，某些習慣高壓政策的國家是否會濫用審查權，控制輿論進行不當審查與管制？
ITU秘書長Hamadoun Touré認為網際網路應該納入全球電信政策框架下，但反對派則認為此舉扼殺了網路自由，美國代表團團長Terry Karamer則主張，網路政策不應由聯合國成員國來定，應該由公民、社群以及更廣大的社會來決定。
經過激烈的辯論之後，共有89國支持這項修正案，而包括美國、加拿大、澳洲和英國在內的55個國家已經拒絕簽署，該修正案將於2015年1月1日生效，由於修正後的新規定必須經過所有成員國同意才具全球約束力，大會呼籲未簽署或已經拒絕簽署的55國應盡速簽署。
英國政府為達成於2021年使完全無須人為操控的自動駕駛車輛可在英國公路上行駛之目標，提出新保險責任制度。透過自動駕駛和電動車輛法案的提出，將為自動駕駛車輛可合法上路行駛鋪路，從而帶動自動駕駛車輛產業發展。整體而言，一旦此立法正式通過，除了代表英國政府正式樹立自動駕駛車輛的保險框架里程碑外，也象徵英國朝向2021年的目標又更邁進一步。
2011年個人資料外洩事件與前年相比減少128件，總數為1551件-預測賠償金額比前年擴大1.5倍日本2011年個人資料外洩事件及事故的件數比前年減少為1551件，但洩漏的個人資料筆數卻超過前年一成以上，約有600萬筆個人資料外洩。從數字來看預估的賠償金額是超過1900億日幣。 日本網路資安協會（JNSA）與資訊安全大學研究所的原田研究室及廣松研究室共同針對報紙集網路媒體所報導的個人資料外洩相關事件及事故所進行的調查所做的結論。 新力集團旗下的海外公司雖然發生合計超過1億筆的大規模個人資料外洩的意外，但此一事故並無法明確判別是否屬於個人資料保護法的適用範圍，因此從今年的調查對象裡排除。 在2011年發生的資料外洩事件有1551件，比起前年的1679件減少128件，大約跟2009年所發生的個人資料外洩差不多水準。外洩的個人資料筆數總計約628萬4363筆，與前年相較約增加70萬筆。平均1件約洩漏4238筆個人資料。 將事故原因以件數為基礎來分析，可以發現「操作錯誤」佔全體的34.8％為第一位，其次是「管理過失」佔32％，再接下來是「遺失、忘記帶走」佔13.7％。但以筆數來看，值得注意的是「管理過失」佔37.7％最多，但「操作錯誤」就僅有佔2.3％的少數。 再以佔全體事件件數5％的「違法攜出」就佔了全體筆數的26.9％；在佔全體件數僅有1.2％的「違法存取」卻在筆數佔了20.9％，可以看到平均每一件的受害筆數有開始膨脹的傾向。 再者從發生外洩原因的儲存媒體來看，紙本佔了以件數計算的68.7％的大多數，以USB記憶體為首的外接式記憶體佔了10.1％；但以筆數計算的話，外接式記憶體佔了59.1％、網路佔了25.5％的不同的發生傾向。 從大規模意外來看，金融機關與保險業界是最值得注意，前10件裡佔了7件。從發生原因來看，「違法攜出」及「內部犯罪」所造成的事故10件中有4件，其次是「管理過失」。規模最大的是山陰合同銀行的受委託人將業務所需的165萬7131件個人資料攜出的事故。 依據2011年所發生的事件及事故的預估賠償額是1899億7379萬日幣。遠超過前年的1215億7600萬日幣。平均一起事件預估損害賠償金額有1億2810萬日幣，每人平均預估賠償金額是4萬8533日幣。
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。
英國政府將設立網路兒童保護中心英國內閣辦公室指出，英國政府將設立網路兒童保護中心以協助警方與孩童保護機構，該中心主要偵查目標為利用網際網路散佈違法之兒童影像或「打扮」兒童的戀童癖人士。其宗旨在減少利用網路協助虐童的行為，而對孩童、家庭與社會產生傷害的情況。 該中心未來將隸屬於 2006 年 4 月 1 日成立之「嚴重組織犯罪局」（ Serious Organized Agency = SOCA ）管轄，並於該局成立之同時開始運作，由專責的警察人員協同孩童保護，並由網路工業專家負責業務之執行。