美國第二大連鎖商信用卡資料外洩
美國第二大連鎖商塔吉特（Target）在12月19日正式發出郵件通知客戶，表示公司資訊系統因遭駭客入侵，從2013年11月27日至12月15日期間內的刷卡記錄可能遭竊，約莫共4千萬筆，遭竊內容包含姓名、卡號、卡片到期日和卡片驗證碼。目前美國的塔吉特連鎖店推出全面9折的優惠來挽回消費者的信心，並對資料外洩的個別民眾提供免費的信用監督作為補償。
每當資安事件發生時，所有防毒軟體公司及資安管理服務都會跳出來大肆評論，並宣稱這是因為沒有購買自家資安服務或產品的關係，但在塔吉特事件，此番事後諸葛的批判方式顯然不再行得通。
塔吉特的資訊系統先前接受過檢驗，完全符合「支付卡產業資料安全標準（PCI DSS）」，有專家評析不太可能是在銷售點管理（POS）設備上（指擁有收銀、進銷存作業功能的機器）植入惡意軟體，比較可能是從授權與結算的交換系統竊取資料。
塔吉特的信用卡資料外洩事件，引發了一連串的訴訟案件及犯罪調查，目前加州提起了兩件團體訴訟、奧勒岡州一件，損害賠償額估計高於5百萬美元；另外，目前至少有四州的州檢察長（Attorney General）展開了聯合調查，直接要求塔吉特配合提出信用卡資料遭竊事件的相關資訊，民眾和調查機關最關注的在於塔吉特何時得知資料遭竊事件的發生、花了多久時間進行應變以及是否有盡到立即通知當事人的義務。同時間，從塔吉特流出去的數百萬筆信用卡和簽帳卡資料已經開始在黑市中販售每筆價格20至100美元不等。
鑒於「監管不確定性」係加密貨幣市場發展之一大阻礙，2018年間，美國證券交易委員會（United States Securities and Exchange Commission, SEC）成員威廉．希曼（William Hinman）表示，SEC打算發布指導方針，協助市場參與者確認「哪些數位資產之發售，會被認為是投資契約，進而構成證券」，須受到相關證券法規監管。據此，2019年4月3日，SEC公布指導文件：「數位資產之投資契約分析框架」（Framework for “Investment Contract” Analysis of Digital Assets）。惟須注意的是，該文件為內部成員之意見，不具正式法律效力，不得拘束SEC企業財務局或委員會本身，而僅屬一種指導。 美國法上對於「投資契約」的認定標準，為聯邦最高法院建立的Howey Test，即基於合理的獲利預期、且該獲利來自他人的創業或經營努力、而投資金錢於一共同事業者，成立投資契約，進而構成證券。因此，為確認「哪些數位資產之發售，會被認為是投資契約，進而構成證券」，該文件特別針對「Howey Test」中的「基於合理的獲利預期」、「該獲利來自他人的創業或經營努力」，提出具體判斷標準，並輔以「其他相關考量因素」，供市場參與者作一參考： （一）基於合理的獲利預期：例如「數位資產持有人可否分享企業收入或利潤，或從數位資產的增值獲得利潤」、「持有人現在或未來得否在次級市場交易」等具體標準； （二）該獲利來自他人的創業或經營努力：例如「營運上是否去中心化」、「數位資產持有人，是否期待發行人執行或管理必要工作」等具體標準； （三）其他相關考量因素：包含「數位資產之設計和執行，旨在滿足使用者需求，而非投機買賣」、「數位資產的價值，通常會保持不變或隨時間減損，理性持有人不會『以投資為目的』而長期持有」、「數位資產可作為真實貨幣之替代物」等等，文件中指出，只要這些其他相關考量因素越明顯，越不符合上開「基於合理的獲利預期且該獲利來自他人的創業或經營努力」。 文件中亦強調，SEC將參酌個案事實，綜合上開各項標準，為客觀之認定。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
簡介美國無線電視所有權限制相關規則之發展 英國資訊委員辦公室首次對違反資料保護案件開罰英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office，ICO）於今（2010）年11月24日首次對違反資料保護案件開罰。 賀福郡理事會（Hertfordshire County Council）員工在今年6月兩度將載有高度敏感性資料的文件傳真予錯誤的收件人。ICO經調查後認定，由於賀福郡理事會未能防止兩次資料外洩事件發生，導致嚴重損害，而在首次外洩事件發生後，亦未採取足夠的預防措施避免類似情況發生，因此裁定十萬英鎊之罰鍰。 另一家發生資料外洩事件的人力資源服務公司A4e，則是因其員工將含有兩萬四千筆個人資料的筆記型電腦帶回家後遭竊，且包括個人姓名、出生年月日、郵遞區號、薪資、犯罪紀錄等相關資料並未加密。ICO認為，A4e並未採取適當措施避免資料外洩，且A4e允許其員工將未加密的筆記型電腦帶回家時，已知內含個人資料種類及數量，因此裁定六萬英鎊之罰鍰。 ICO表示，希望本次處罰能對於處理個人資料的機構有所警惕。 ICO今年4月被賦予裁罰權，至於裁罰的標準，則有裁罰指引（fine guidance）可參考。根據裁罰指引，若資料控制者（data controller）故意違反資料保護法（Data Protection Act），或可得而知可能違法之情形，卻未採取適當措施預防之，而可能造成相當損害時，ICO得處以相當罰鍰。