美國總統歐巴馬宣布增加強化美國網路安全預算經費
為強化並有效因應網路安全相關議題，美國總統歐巴馬日前於4月10日提出在2014財政年度（於2013年10月開始起算）增加強化網路安全經費之建議，期待透過藉由加強並建置相關網路安全機制的方式，有效解決目前美國所面臨來自中國、伊朗、俄國、以及其他國家之的網路安全威脅；同時，其亦希望藉此厚植並改善美國政府，以及私人企業的電腦網絡防禦能力。
本次由美國總統歐巴馬所提出的國家網路安全策略主要可區分為二部分：1. 加強美國網路事件（cyber incidents）的彈性度，以及2. 減少網路威脅事件。首先針對加強美國網路事件彈性度的部份，主要會透過a. 強化美國數位基礎建設，進而能有效抵禦滲透和干擾，b. 改善美國對於複雜和敏捷的網路威脅防禦能力，以及c. 培養針對不同類型的網路事件，皆能快速應變並恢復的能力，這三個方法來加以落實。而就減少網路威脅事件的部份，則計畫以透過a. 與美國友邦結盟的方式，共同研議國際網路規範，b. 強化網路犯罪的法律執行能力，和c. 遏止潛在對手就現有之美國網路漏洞採取不當行動，三個策略模式的實施來加以實踐。然而除了上述的兩個策略及其子項的具體落實外，美國政府亦強調串連各政府部門，以及私人企業團體間之合作重要性，以及建立一個能夠使得網路維護人員及其他相關人員，得以快速取得相關網路安全資訊的便捷管道亦為重要。
隨著全球資通訊網路交流互動以及依賴程度日益增長，如何有效兼顧個人網路安全隱私及使用自由，並同時確保網路資訊流通的安全性，乃為目前強加網路安全的重要關注焦點。本次美國總統歐巴馬所提出的網路安全推動策略走向，及其如何加以落實，實值得持續關注。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國聯邦通訊委員會FCC於2010年7月20 日發布第六次寬頻建設調查報告（Sixth Broadband Deployment Report），指稱「仍有1400萬到2400萬的美國人仍無法接取下載4Mbps、上載1Mbps的寬頻網路服務，並且幾乎沒有可能立即為這些人裝設寬頻網路。」從而FCC在報告中做出了「寬頻網路並未以合理、符合時代需求的方式對全民推廣佈建」（Broadband deployment to all Americans is not reasonable and timely）的結論。 自1996年通訊法（第706節）要求FCC應每年針對「寬頻普及」的狀況進行評估以來，FCC是第六次針對此議題發布調查報告。報告指出，雖然寬頻建設在過去10年中已有顯著的成長，但在如北卡羅萊納州、德州、密西西比州等地的鄉村地區，仍有不成比例的多數民眾並無法接取寬頻網路，因為網路服務提供者在這些區域中看不到佈建寬頻網路的經濟利益。 目前只有65%的美國民眾能在家中接取高速寬頻服務。今年3月公布的「國家寬頻計畫（National Broadband Plan）」，FCC則設定目標，希望利用教育方案和公私合作伙伴策略（public-private partnerships）來推動網路的基礎建設，在2020年前達到90%美國民眾可在家接取高速寬頻服務的目標。為此，FCC將重整普及服務基金，引進創新策略釋出新的行動寬頻頻譜、除去對基礎建設（包括路權與電線桿等的接取權）的投資障礙。 值得注意者，這份報告同時將家戶寬頻接取網路的基本速率從2Mbps提升到下載4Mbps、上傳1Mbps。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
美國眾議院一致通過電子郵件保護法案美國眾議院於2016年4月27日一致同意通過支持電子郵件保護及雲端隱私法案（Email Privacy Act, EPA），本法案之後將會要求執法部門於搜查電子郵件或儲存於雲端設備的資料時，必須向法院取得搜查令，才能取得超過180天以上的資料。 本法案係針對1986年推出的《電子通信隱私法（Electronic Communication Privacy Act, ECPA》進行補強，因為目前科技的進步，早已遠超過ECPA是在網路興起前所得規制的範圍，在當初ECPA法案訂定之初，人民仍有定期刪除E-mail以保持硬碟空間的習慣，但相較於現在多數人都已使用雲端信箱的習慣下，如仍能讓警方等恣意調查任何人的信箱，往往可取得巨量的消息，因此本次的修正可預期將更能使相關規範符合時宜需求。 本次修正重點如下： 1.過往之ECPA規定要求聯邦機構在調查超過180天的電子郵件時只需要取得傳票即可，現在則是需要取得搜查令。 2.要求政府機構必須先取得法院的搜查令，才可以要求供應者揭露其保有之資訊。 3.要求執法部門應於取得資料的10天內向資料被揭露者提供相關證明，如涉及政府單位者則縮短至3天。 雖然EPA在眾議院內獲得美國兩黨的一致通過，但仍須經參議院下一波的投票表決，才能決定本案是否得順利通過。