美國發表網路安全框架
2014年2月12日，美國發表「網路安全框架(Cybersecurity Framework)」，該框架係由美國政府、企業及民間機構花費一年的時間共同發展而成，其蒐集了全球現有的標準、指引與最佳實務作法，最後由國家標準技術局（National Institute of Standard and Technology, NIST）彙整後所提出。
本框架主要可分成三大部份：
1.框架核心（Framework Core）
框架核心包括辨識(Identify)、保護( Protect)、偵測( Detect)、應變( Respond)、與復原( Recover)等五項功能。這五項功能組成網路安全管理的生命週期，藉由這五項功能的要求項目與參考資訊的搭配運用，可使組織順利進行網路安全管理。
2. 框架實作等級（Framework Implementation Tiers）
共分成局部（Partial）、風險知悉（Risk Informed）、可重複實施（Repeatable）、合適（Adaptive）四個等級。組織可以透過對風險管理流程、整合風險管理計畫以及外部參與等三個面向的觀察，瞭解組織目前的安全防護等級。
3. 框架側寫（Framework Profile）
框架側寫係組織依照本框架實際操作後所產出的結果，可以協助組織依據其企業需求、風險容忍度，決定資源配置的優先順序，進一步調整其網路安全活動。
此一安全框架旨在提供整體規劃藍圖予尚未建立網路安全架構的組織參考，而針對已有建立網路安全架構者，該框架並未意圖取代組織原先的風險管理程序和網路安全計畫，而係希望協助公、私部門改善資通訊科技和工業控制系統風險管理的能力。
諾華（Novartis）旗下學名藥廠山德士（Sandoz）和美國學名藥廠Momenta，同意支付1.2億美金，使涉及其暢銷救命藥Enoxaparin之反托拉斯集體訴訟達成和解。本案原告為非營利醫院Nashville綜合醫院和紐約州公務員工會醫療計畫組織DC 37，於2014年美國田納西中區聯邦地方法院起訴。根據訴訟文件提到，Enoxaparin原是訴外人賽諾菲（Sanofi-Aventis）以Lovenox為品牌名販售的抗凝血劑，用於預防和治療深部靜脈血栓、肺栓塞及急性冠心症等症狀，2010年Momenta證明其學名藥Enoxaparin和Lovenox具相同療效，申請簡易新藥上市（Abbreviated New Drug Application，ANDA）獲准。 原告指稱2008年Momenta欺瞞美國藥典委員會（United States Pharmacopeial Convention，USP），使其開發之Enoxaparin檢測方法，成為美國食品藥品監督管理局（U.S. Food and Drug Administration，FDA）指定的檢測方法之一，但在此過程中未向藥典委員會揭露自己正為該檢測方法申請專利。隔年Momenta之檢測方法取得專利（No.7,575,886），因該檢測方法無法迴避，故其它欲生產Enoxaparin的學名藥廠皆可能侵害該專利，而難以進入市場。又Momenta和山德士早在2003年就簽有合作協議，Momenta將該專利授權給山德士，共同創造一個壟斷的學名藥市場，以抬高售價賺取暴利。 未來和解金將用於賠償醫院、保險公司、為員工支付醫療費用的公司，及田納西州其它29區受山德士和Momenta反競爭行為影響的人們。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
大倫敦政府推動城市資料市集，期尋求資料利用及隱私保護間之平衡，建立民眾對資料市集之信賴資料利用之層面越來越廣，且無論是基於商業或公益目的，產生越來越多難題。穿戴式裝置及物聯網的發展，亦使得資料之蒐集利用及界線等問題更顯其重要性。有鑑於此，大倫敦政府（Greater London Authority, GLA）在今（2016）年3月公布「倫敦城市資料策略」（London City Data Strategy），積極推動「城市資料市集」（City Data Market），期將倫敦打造成世界首屈一指的智慧城市。 增加大眾對資料市集之信賴並減少疑慮乃「倫敦城市資料策略」之一環，近年在英國有一系列新法上路，除新的歐盟資料保護規範（GDPR）外，英國國內有關「開放銀行」（open banking）之新規範，以及已有能源及電信公司參與之MiData initiative等，上述機制均為促使個人更容易掌握其個資被利用之狀況。 大倫敦政府亦推動「倫敦資料交易」（London Data Exchange），大眾可利用此一機制掌握其個資流向。其中有關建置新的數位符號（digital tokens of proof），使民眾未來可利用此等符號證明符合特定資格，例如在道路受檢時，毋須拿出駕照說明個人姓名、地址、出生年月日等資料，利用該等符號，便可判定符合駕駛年齡。 近期，大倫敦政府透過資料科學合作夥伴（Data Science Partnership）推動資料科學倫理架構（Framework for Data Science Ethics），著手研究民眾對資料交易新機制的反應，試圖在資料利用與法律和道德問題間尋求平衡。
英國提出通訊資料法之草案英國內政部於2012年6月提出「通訊資料法」之草案（Draft Communications Data Bill），並將於10月舉行公聽會討論。 所謂通訊資料，非指通訊內容本身之資料，而係指通訊過程中所留下的相關紀錄性資料，包括通訊帳號所有人之資料、通訊之時間、長度、來源、位置等。而目前蒐集通訊資料之用途，多半為犯罪之偵防、避免緊急危難或反恐怖活動。其所牽涉之議題重點則為向提供通訊服務之公司調閱相關資料時，該公司是否有提供之義務，及調閱機關是否有相關權限或對資料之應用是否符合調閱之目的。 此次所提出之草案，主要可分為三大部分：第一部分賦予公務機關調閱資料之權限，並規定使用該等資料過程中，相關的安全保護措施與法定程序要求。第二部分規定調閱資料所必須的法定審查流程，包括主管機關內具備權限的高階主管，應依據比例原則，決定是否可調閱資料，並在一定情況下，須經司法機關審查。另外，國務大臣應建立一定審查機制，審核各主管機關之調閱目的與調閱程序恰當與否。最後，第三部分則是有關提升審查制度運作可能性之規定，諸如明訂各個機關所享有之調閱權，以及提供郵務及電信業務經營者相當之資源以配合機關調閱資料之需求。