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。
美國公司Serenex，指控兩位離職的舊員工，竊取實驗用癌症藥物，並賣給中國公司。Serenex控訴先前聘僱的化學家黃雲生是國際商業間諜，黃雲生偷竊Serenex的商業機密，並用偷來的資料來提供給海外尋找專利的公司。員工竊取機密已經是個日趨嚴重的問題，尤其是對全球型的企業，以及智慧財產為主的公司。 Serenex擁有30個員工，目前正進行實驗性癌症藥物的人體測試。根據報告Serenex自2001年設立後，所募得的風險資本已從2千6百萬美元提升至8千1百萬美元。為此，Serenex在威克高等法院提起訴訟，同時也將北京國藥龍立科技公司、基爾生物科技公司以及負責人Tongxiang Zhang列為被告。 Serenex的律師Jonathan Sasser表示，Serenex以提出訴訟的方式來保護他們的產品，並且希望調查是被百分之百確信，沒有人會去提出偽造的主張，並在起訴書上陳述，黃雲生在竊取機密後，Serenex於二月時將他解雇，但是黃雲生的律師Walter Schmidlin抗辯說明黃雲生自願離職，並且否認有做任何不法情事。Schmidlin同時表示Serenex並不能提出任何證據證明黃雲生拿了商業機密資料。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
世界經濟論壇發布《2022年全球網路安全展望》世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年1月18日發布《2022年全球網路安全展望》（Global Cybersecurity Outlook 2022），以面對因COVID-19大流行所致之遠距辦公、遠距學習、遠距醫療等新形態數位生活模式快速發展，以及日漸頻繁之具破壞性網路攻擊事件。為考量國家應優先考慮擴展數位消費工具（digital consumer tools）、培育數位人才及數位創新，本報告說明今年度網路安全發展趨勢及未來所要面對之挑戰包括如下： COVID-19使得工作習慣轉變，加快數位化步伐：約有87%企業高階管理層計畫透過加強參與及管理第三方的彈性政策、流程與標準，提高其組織的網路韌性（cyber resilience）。 企業資安長（chief information security officers, CISO）及執行長（chief executive officers, CEO）之認知差異主要有三點：(1)92%的CEO認為應將網路韌性整合到企業風險管理戰略中，惟僅55%CISO同意此一作法；(2)由於領導層對網路韌性認知差異，導致安全優先等級評估與政策制定可能產生落差；(3)缺乏網路安全人才以面對網路安全事件。 企業最擔心之三種網路攻擊方式為：勒索軟體（Ransomware attacks）、社交工程（social-engineering attacks），以及惡意內部活動。惡意內部活動係指企業組織之現任或前任員工、承包商或業務合作夥伴，以對組織產生負面影響方式濫用其關鍵資產。 憂心中小企業數位化不足：本研究中有88%之受訪者表示，擔心合作之中小企業之數位化程度不足，導致供應鏈或生態系統中使其網路韌性受阻。 網路領導者認為建立明確有效的法規範，將有助於鼓勵資訊共享與促進合作。
美國國家標準與技術研究院公布物聯網設備核心網路安全基礎指南草案美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2019年8月1 日公布「安全物聯網設備之核心網路安全特徵基準（Core Cybersecurity Feature Baseline for Securable IoT Devices）」指南草案，提出供製造商參考之物聯網設備網路安全基本要素，該指南草案中提出幾項重要核心要素如下： 設備辨識：物聯網設備必須有可供辨識之相關途徑，例如產品序號或是當連接網路時有具獨特性之網路位址。 設備配置：獲得授權之使用者應可改變設備的軟體以及韌體（firmware）之配置，例如許多物聯網設備具有可改變其功能或是管理安全特性之途徑。 資料保護：物聯網設備如何保障其所儲存以及傳送之資料不被未經授權者使用，應清楚可被知悉，例如有些設備利用加密來隱蔽其儲存之資料。 合理近用之介面：設備應限制近用途徑，例如物聯網設備以及其支持之軟體應蒐集並認證嘗試近用其設備的使用者資訊，例如透過使用者名稱與密碼等。 軟體與韌體更新：設備之軟體應可透過安全且可被調整之機制進行更新，例如有些物聯網設備可自動的自其製造商取得更新資訊，並且幾乎不需要使用者特別之動作。 網路安全事件紀錄：物聯網設備應可記錄網路安全事件並且應使這些紀錄讓所有人或製造商可取得，這些紀錄可幫助使用者與開發者辨識設備之弱點以近一步修復。