猶他州選民詳細資料遭網站公開，引起社會大眾關注
據猶他州政府檔案存取及管理法（the Government Records Access and Management Act，簡稱GRAMA），該州選民註冊資料及投票歷史紀錄檔案屬於得公開資訊，據此，猶他州民得給付1,050元美金並填寫申請表，向政府申請取得全州選民數據庫之資料。
上開法令作為申請之依據，UTvoters.com創辦人Tom Alciere透過向該州政府申請並取得該州選民資訊後，建置該網站。透過該網站系統，任何人可查詢該州選民選舉資料。Tom Alciere指出，倘選民認為他們資訊被公布網站上並不合理，他們可以要求移除網站上的資訊，但這些資訊仍被記錄在該州數據庫中，且仍可被公開取得。
該州負責選舉主任委員Mark Thomas指出，倘能證明自身安全因資料遭公開而陷入危險，或具有某些情況如屬政府官員（例如州市長或參議員）等資料，基於安全考量，得移除數據庫之資料。
該州選民認為他們資料如同信用卡被竊一般的遭到洩漏，且不應被公開於網路；該州參議員Karen Mayne亦認為該不合理制度須做改變，政府一方面應鼓勵民眾參與投票，但非在過程中犧牲與公開選民的個人資料。
相關修正案之建議，限制該類資料僅能作為「政治」上的使用，且應排除與網路連結。若違反，則將面臨6個月以上有期徒刑及1,000美元以上之罰金。
歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》（Algorithmic Accountability Act）於2022年4月由美國參議院提出，此法案係以2019年版本為基礎，對演算法（algorithm）之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統（automated decision systems, ADS）之透明度與公平性為目的，授權聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）制定法規，並要求其管轄範圍內之公司，須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估，公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括：（1）公司連續三年平均營業額達5000萬美元，或股權價值超過2.5億美元者，並處理或控制之個人資料超過100萬人次；以及（2）公司過去三年內，財務規模至少為前者之十分之一，且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括： 1.對決策過程進行描述，比較分析其利益、需求與預期用途； 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議； 3.對隱私風險和加強措施，進行持續性測試與評估； 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件； 5.對執行測試和部署條件，進行持續性測試與評估（含不同群體）； 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓； 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性，並納入產品或其使用條款； 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄； 9.自透明度的角度評估消費者之權利； 10.以結構化方式識別可能的不利影響，並評估緩解策略； 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄； 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集，或其他必要或有益的資源； 13.無法遵守上述任一項要求者，應附理由說明之； 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時，將被視為違反《聯邦貿易委員會法》（Federal Trade Commission Act）規定之不公平或欺騙性行為，FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架，或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象，值得持續追蹤。
韓國政黨提出法案，建議修改「海關法」禁止營業秘密侵權商品之進出口據韓國媒體於2024年2月13日報導指出，越來越多韓國企業面臨因為營業秘密的外洩而導致企業虧損的問題，鑒於目前的韓國海關扣留制度（Customs Retention System）僅適用於對外公開的智慧財產權（如商標與專利），多方呼籲應將侵害企業內部營業秘密之侵權商品納入海關法的管制中，甚至有政黨提出法案，建議擴大海關法的適用範圍，禁止侵害韓國企業營業秘密的商品進出口。 該篇報導藉一起正在調查中的營業秘密侵害案件為例，涉案之韓國槍械零件製造商，以「前員工在職時，透過個人電子郵件與客戶進行業務往來，取得企業營業秘密資訊(包括設計圖)，並於離職後，創設一間Ａ企業並涉嫌出口利用獲得之營業秘密生產的侵權商品」為由，於2023年向該名離職員工提起訴訟，該案後經政府機關調查，最終於2024年2月底進行首次聽證會。 針對上述案件，國防產業相關人士（Defense Industry Insiders）指出，因為韓國海關僅得依法禁止專利、商標之侵權商品進出口，營業秘密的侵權商品在爭議案件調查期間仍可持續進出口。對此，韓國政黨提出了一項法案（下稱系爭法案），旨在修改海關法，從而允許海關扣留「侵害營業秘密的商品」以及「侵害國家指定的先進工業和國防技術的商品」。 該篇報導也指出，雖韓國海關局對於修法基本上持贊成態度，但也有相關疑慮，如：可能會因為海關扣留範圍的擴大被濫用於壓制競爭行為；相較於容易識別的商標侵權案，營業秘密的範圍很廣，界線模糊，可能造成海關難以立即識別侵權。 綜上，即使系爭法案有利於營業秘密侵權救濟，但仍有上述疑慮有待解決，故本議題仍值得持續關注。而本文仍建議相較於事後救濟，企業可參考資策會科法所發布之「營業秘密保護管理規範」，透過PDCA循環建置系統性營業秘密規範，協助企業從事前防範營業秘密侵權風險，始為企業長久經營之計。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
歐盟擬立法要求電信業者及ISP業者保留通聯紀錄歐洲議會民眾權益委員會（ the European Parliament's civil liberties committee）於2005年11月25日以33票對8票通過新的指令草案，要求電話與網路的通聯紀錄（但不包含內容紀錄）均需被保留6個月到12個月。目前此草案已送交部長理事會（Council of Ministers）審議中。 為避免保留之通聯紀錄遭到濫用，民眾權益委員會要求僅法官可以調閱通聯紀錄，且僅限於調查重大犯罪（例如恐怖份子或是組織犯罪）時始可調閱。但創作及媒體企業協會（ the Creative and Meida Business Alliance, CMBA）則希望歐盟能放寬通聯紀錄調閱之限制，允許進行所有犯罪之調查時，特別是在查緝盜版犯罪之情形，能調閱通聯紀錄。 對於業者因配合保留通聯紀錄而增加的額外負擔，則可能透過轉嫁給消費者或是透過整府補貼的方式解決。