IEA 發表「德國能源政策 2013 年檢閱報告」
「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
日本總務省公布「2006年版資訊通信白皮書」日本資訊通信領域主管機關「總務省」 7 月 4 日 公布「 2006 年版資訊通信白皮書」。本年度白皮書除按照慣例闡述資訊通信政策之實施現況（第 2 章）以及今後推動方向（第 3 章）外，更本諸過去數年「 u 化社會」（ ubiquitous network society ）願景之研析成果與發展脈絡，將 u 化社會之願景與現實生活的技術或應用發展趨勢兩相比較，指出於逐步邁向該等願景的同時，社會整體經濟結構的特性也開始有所變化。 基於前開變化主係肇因於技術變遷、應用普及、逐步邁向 u 化社會願景之故，本年度白皮書第 1 章乃將之稱為「 u 化經濟」（ ubiquitous economy ），並認為自宏觀角度而言，資通產業對於國家經濟實力之貢獻有增無減；另自微觀角度而言，個別用戶的重要性將會更加凸顯，資訊的流通傳遞也會更有效率，而本諸知識迅速累積分享的結果，生產力同樣可望大幅提昇。今後亦當本諸此等認知，規劃能令個別用戶放心使用之安全環境，弭平基礎建設未能完全普及之數位落差現象，預先具體指明可能發生之爭議課題，妥善探究適合 u 化社會願景實現之因應對策，以利全體國民均能充分享用 u 化社會所能帶來的福祉。
RFID電子式護照的應用與法律爭議 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。