英國4G釋照近況
在經歷1個多月、共50回合4G(含LTE與Wimax)頻譜拍賣後，英國Ofcom在2月20日宣布Everything Everywhere Ltd(EE)、 Hutchison 3G UK Ltd、 Niche Spectrum Ventures Ltd、 Telefónica UK Ltd ( O2)與Vodafone Ltd五家公司取得頻譜執照。這次4G釋照拍賣收入比預期少10億英鎊，但也挹注英國政府23.4億英鎊，使財政得以紓緩。目前，英國民眾最晚於2017年，就可享有更快、更便宜與覆蓋性更佳的4G服務。
此次頻譜釋出共有250MHz取自於800MHz與2.6GHz。800MHz之得以釋出，來自於類比電視訊號關閉後，因頻譜重整所取得之「數位紅利」，並採取分頻多工（frequency division duplexing，FDD）；至於，2.6GHz則依頻段不同，而分別採用分頻多工與分時多工（time division duplexing，TDD）。由於，800MHz擁有優良覆蓋性，是故，英國政府藉由800MHz特性，釋放一張2*10MHz之執照，並規定業者覆蓋義務，以達到英國發展行動網路之目標。目前，取得該執照的O2，最晚於2017年須提供98%人口於室內可取得行動寬頻服務、至少95%人口能於英國境內(英格蘭，北愛爾蘭，蘇格蘭和威爾士)取得4G服務。
在Ofcom採取組合價格鐘拍賣型式（combinatorial clock auction，CCA）下，目前，業者已完成頻譜標得區塊數目(Eg:EE於800MHz取得一張2*5MHz)，待得標者完成配置(Assignment stage)頻段位址(Eg:EE頻段確定在800 MHz ~805 MHz)，最快於2013年夏天，英國民眾可更普及的享有下述優點：
1.網速可達到100Mbp，超越現今3G五至十倍。
2.使用智慧型手機、平板觀看電視，雜訊、遲緩的問題將不復見。
3.使用高畫質視訊將更為輕鬆，並且，照片與影片上傳於社群網站將非常迅速。
4.偏遠地區可因4G的覆蓋性廣而具有網路服務。
OFCOM不僅促進4G市場競爭外，並在今(2013)年年底提供報告，告知消費者與企業4G服務發展現況、地理位址，與網路速度，讓使用者有能力作出最好的選擇。而在未來的發展上，許多研究單位估計2030年時，行動網路的傳輸需求將可能是現在80倍，英國亦開始探討釋出頻譜發展5G的可能性，以因應未來供不應求所導致的「容量危機」(capacity crunch )。
歐盟執委會（European Commission）於2020年3月6日提出「歐洲氣候法」（European Climate Law）草案，執委會提出該草案之目的，係為實現2019年「歐盟綠色新政」（European Green Deal）所確立的目標，以敦促歐盟所有政策及公、私部門，皆能為零碳排願景共同努力。歐盟期望在2050年前成為世界第一個碳中和地區，並轉型為一個經濟成長卻不損及資源消耗與開採的綠色經濟體。該法性質屬於「規則」（regulation）的法律位階，具有普遍性規範效力，得直接適用於歐盟成員國，意即歐盟成員國必須遵守及實施歐洲氣候法的規範內容。「歐洲氣候法」草案全文共11條條文，其規範重點及法制架構，簡要整理如下： 氣候法草案之法律框架應與歐盟現行政策保持一致性，例如再生能源、綠色新政下的投融資計畫、產業戰略及循環經濟行動計畫等，並審查歐盟能否將原先2030年與1990年相比減少40%的減量目標，提高至減少50至55％。 法律基礎應奠基於維護、保護及改善環境品質，輔助及加強國家與地方因應氣候變遷的行動措施；在符合比例原則下，要求歐盟成員國針對氣候中和目標採取必要保護措施。 依據歐盟基本權利憲章第37條環境保護之要求，有關高標準之環境保護及環境品質改善，必須納入歐盟政策及符合永續發展原則；透過氣候法來促成及凝聚社會轉型的共識，該法要求執委會應促進利害關係人及公民社會的參與，增強公民參與的交流，透過社會參與達成廣泛的永續發展共識，並規劃多層次氣候與能源的社會對話。 考量歐盟內部公平且團結的重要性，執委會於2023年9月開始，每隔5年將監測與評估歐盟及各會員國之綱要政策與保護行動，並針對不一致行動或保護不足情形，將提供適當的改善建議及具體措施，藉以確保歐盟成員國彼此間氣候政策與歐盟框架保持一致。 歐盟執委會期望透過具有強制約束力的法制框架，除實現巴黎協定之承諾（2050年前達到零排放之願景）外，更是為了結構性脆弱與抵禦氣候變遷能力不足的成員國，提供一個公平的轉型框架。目前該草案已於2020年5月完成公眾意見徵集，歐盟執委會雖未明確公布預計通過的日期及相關規劃，但其將於2021年6月前盤點相關規範，藉以整體性調修法制規範與氣候治理行動。
美國競業禁止條款之修法趨勢及對離職員工之管理建議美國聯邦貿易委員會（The Federal Trade Commission, FTC）於2023年1月5日提出聯邦規則彙編（Code of Federal Regulations, CFR）之修正草案，其基於競業禁止條款（Non-Compete Clauses）將阻止員工離職及員工之競爭、降低員工的薪資、阻止新企業之形成及阻礙創新等立法目的，擬禁止僱用人及受僱人間約定競業禁止條款及使現有的競業禁止條款歸於無效。 美國亦有相關報導提到員工流動於技術領域尤為常見，因技術領域之企業對營業秘密高度重視，故對於員工離職到競爭對手會特別留意，例如加州的許多企業（尤其是位於矽谷之企業）會與員工簽署保密合約規範對於機密資訊的處理，部分合約甚至包含競業禁止條款以限制員工於離職後至競爭對手處工作，不論係保密合約或競業禁止條款，其目的均係延遲或避免員工於離職後帶走公司敏感資訊並將其用於對前僱主不利之用途。 聯邦規則之修正草案一旦通過，未來美國的企業將不得再以約定競業禁止條款之方式限制離職員工至競爭對手處工作，但企業仍可透過在員工離職前或離職後採取相關措施，盡早發現並降低離職員工竊取公司敏感資訊的風險，可採取的措施例如： 1.留意員工離職前是否有未經授權或為完成工作以外之目的複製或存取公司的資料之行為，意即，這些蒐集來的資訊是否將用於新公司的工作（如改良競爭對手的產品、擴大競爭對手的客群等）； 2.對員工個人工作設備（如：公司提供之筆電及手機）或網路存取紀錄等進行調查，檢視是否有異常檔案存取紀錄或異常行為（例如是否突然大量刪除/複製檔案）； 3.了解員工的離職原因及於離職後的規劃——可以了解員工未來可能從事的職業、就職的企業以調整離職前調查的程度； 4.留意員工於找到新雇主後是否仍持續使用公司的營業祕密——新雇主亦須留意的是，新進員工是否仍持續使用前公司的營業秘密，以避免公司被訴。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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。
新加坡金融管理局（MAS）發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局（MAS）於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」，旨在協助金融機構強化其人工智慧（AI）風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段，並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」（下稱「營運手冊」）與「AI風險管理實施案例」（下稱「實施案例」），提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險，確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望，將AI 風險管理框架分為四大核心：一、範圍與監管：建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理：透過組織的系統、政策與程序，識別AI應用情境，進行風險重大性評估，並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理：實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素：發展組織能力、基礎設施與資源，以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行（DBS）及瑞士寶盛（Julius Baer）等機構的AI風險管理實務。未來，MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組，持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構，資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（下稱「資策會科法所創智中心」）於同年 2 月發布之「金融業人工智慧（AI）風險管理實務指引」，則更強調將風險控管「整合」至既有流程中，透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」，並進一步連結「台灣智慧財產管理規範（TIPS）」驗證角度，協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱，降低法遵成本與業務衝擊，並藉由分階段與分級管理，引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）