美國資訊安全分析新挑戰：巨量資料（Big Data）之應用
在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。
資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。
不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。
由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。
美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。
「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。
不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。
歐盟議會今年(2013)10月8日，針對「菸草產品指令」修正草案(Revision of the Tobacco Products Directive)進行投票，擬將電子香菸納入藥用規範落實菸害防制。此次修正草案目的在於規範歐盟菸草產品內部市場運作，保障公眾健康，該修正草案要點歸納如下 (一)包裝與標示 嚴格規範菸草產品需標示有礙健康的訊息和警語，並以圖示與文字呈現。除涵蓋外包裝正面與背面的65%外，側邊應標記妨害健康之警示。 (二)成分與添加物 為預防青少年對菸品產生興趣，規定菸草產品的外部包裝與內容物部份，需讓消費者清楚瞭解，購買的菸草產品有危害健康之疑慮，尤其是禁止香甜或水果風味的菸品要求在包裝上印刷更多警示規範，例如：不得將菸草產品以糖果、化妝品等樣式包裝之；禁止添加巧克力、香草等添加物抑制菸草刺激氣味。 (三)菸草產品規範範圍 對未含菸草成份之菸草產品，研擬具體規範辦法，例如：電子香菸、草藥香菸，擴大菸草產品規範範圍。 菸草產品指令之修正案預計於明年(2014)通過，藉由該項修正案統一歐盟各會員國對菸害防制標準與共識基礎，以提高會員國對菸草使用的危機意識，增加對禁菸、戒菸政策落實之動力。
行動上網吃到飽對電信產業之影響隨著4G開台，各家電信業者為獲取用戶數，爭相推出無限上網吃到飽方案，然在數據流量呈現爆炸性成長下，電信業者之收益卻持續下探。為解決此問題，本研究嘗試提出建議方案，期望實現我國對數位經濟之願景。
ICANN將增加網域名稱的選擇性掌管網域名稱規則的組織—ICANN，於2008年6月底透過總裁Paul Twomey表示，其將計畫提出新的通用型網域名稱（Top-level domains, “TLD”），以為增加網域名稱的選擇性做準備，並且讓想透過網域名稱表現自我的使用者，有更多選擇模式。目前為止，網域名稱使用者可選擇的通用型網域名稱限於21種，例如.com、.org、.info等。 根據ICANN新的規劃，申請新的通用型網域名稱者，可以自己選擇其網域名稱，並且進行登記。所有的新申請者不但可以專屬使用其所選擇的網域名稱，也可以將該網域名稱透過登記移轉來進行買賣。 從ICANN的聲明來看，其預估申請者將會以群組做為主要的選擇，例如現有旅遊業者的.travel，另外以城市作為通用型網域名稱的需求也相當高，例如.nyc、.paris。 ICANN目前計畫限定一個期間來接受全世界的團體來申請通用型網域名稱，預估第一輪的申請期限截止後，ICANN將會透過預計9個月的評選程序，來處理所有的通用型網域名稱申請。目前ICANN的新計畫預計於2009年第二季開始接受申請。
紐約通過法案，將禁止企業使用未能通過偏見審計的自動化招募系統紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案，未來將禁止雇主使用未通過偏見審計（bias audit）的「自動化聘僱決策工具（Automated Employment Decision Tools）」，避免因為自動化工具導致的偏見與歧視，不當反映於雇主的最終聘僱決策。 於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」，係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算，以實質性協助或取代決策過程，影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試，藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響，例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下，始得使用自動化聘僱決策工具，包括： 一、通過審計義務：自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計（bias audit）。在使用該工具前，應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定，如未有公告，應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。 二、通知義務：如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時，雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者，且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數，並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。 如雇主或職業介紹機構違反上開規定，第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰（civil penalty），如連續違反者，對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署，該法案如經市長簽署通過，將於2023年1月1日生效。