新加坡修訂「建築物資通訊設施實施條例」
日本內閣官房所屬之健康‧醫療戰略室於2017年3月， 向國會提出《有助醫療領域研究開發之匿名加工醫療資訊法律案》(医療分野の研究開発に資するための匿名加工医療資訊に関する法律案)。「健康‧醫療戰略室」係於2013年2月成立，並於同年8月根據《健康‧醫療推進法》設置「健康‧醫療戰略推進本部」。該部於2017年3月10日提出《有助醫療領域研究開發之匿名加工醫療資訊法律案》，針對醫療資訊匿名加工業者進行規制，使他人可安心利用經過去識別化處理之資訊，以便促進健康、醫療方面之研究及產業發展，形成健康長壽社會。上開法案主要可分為兩個部份︰ 國家責任與義務︰政府應提出必要政策與制定基本方針。 匿名加工醫療資訊業者之認定︰該部份又可分為匿名加工醫療資訊業者(以下簡稱業者)之認定與醫療資訊處理。 針對上述第2點之認定，為確保資訊安全，政府應設置認定機構，以便確認業者符合一定基準，並具備足夠之匿名加工技術，可為醫療個資去識別化。此外，在醫療資訊處理方面，該法案則規定醫療機關可在事先告知本人，且本人未拒絕提供時，將醫療資訊提供給業者。
Google被遺忘權近期歐洲法院判決趨勢德國聯邦最高法院（Bundesgerichtshof, BGH）於今（2020）年7月「VI ZR 405/18」」案中拒絕當事人請求Google刪除有關其健康個資之主張，為2018年歐盟通過一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）後，德國聯邦最高法院第一件與被遺忘權相關之判決。本案當事人曾為德國一慈善團體之負責人，該團體於2011年陷入財務危機，而當時有報導指稱當事人作為團體負責人，竟稱病不回應媒體訪談。當事人認為上述報導資料有損其名譽，請求Google刪除與其健康個資相關之搜尋結果。德國聯邦最高法院於判決中強調，網路搜尋結果是否須被移除，應衡量相關之基本權利，個案分別認定。本案中大眾知的權利（right to information）優於當事人被遺忘權，故駁回原告之請求，判決Google勝訴。 被遺忘權首見於2014年歐盟判決（Google Spain v. AEPD and Mario Costeja Conzalez），賦予人民要求搜尋引擎移除對自身造成負面影響資訊之權利。GDPR進一步於第17條明文化此一權利之內涵，於個資依原本蒐集之目的已不具必要性、當事人撤回同意、當事人反對個資自動化處理、當事人個資遭不法侵害、依照法律規定應刪除個資及青少年與兒童個資等六種情形，當事人得請求資料控制者刪除個資。 法國近期亦有被遺忘權相關法院判決。法國最高行政法院（Conseil d’État）於今（2020）年3月撤銷法國國家資訊自由委員會（Commission nationale de l’informatique et des libertés, CNIL）於2016年3月對Google作出十萬歐元之裁罰，因其僅刪除存在於法國網域內之當事人個資，而未及於全球網域。法國最高行政法院於本判決重申2019年歐盟法院（European Court of Justice）於Google v. CNIL之立場，認定Google履行被遺忘權之網域範圍僅適用於歐盟地區，而不及於全球，撤銷CNIL於2016年對Google作出之裁罰。
美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」，期能推動全球AI安全合作美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」（The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals，下稱本策略願景），美國商務部（Department of Commerce）亦於2024年參與AI首爾峰會（AI Seoul Summit）期間對外揭示本策略願景，期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性，NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含：一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標；二、風險測試、評估、驗證及確效（Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV）方法不健全；三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解；四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新，NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標：(1)推動AI安全科學發展：為建立安全準則與工具進行技術合作研究，並預先部署TEVV方法，以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施；(2)推展AI安全實務作法：制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標，以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的；(3)支持AI安全合作：促進各界採用前述安全準則、工具或指標，並推動全球合作，以發展國際通用的AI安全風險應對機制。