FCC同意基本型電子閱讀器可於一年期限內豁免於無障礙義務
2011年3月31日，歐盟執委會啟用新一代的關鍵資訊基礎設施保護計畫(Critical Information Infrastructure Protection, CIIP)。上一代的關鍵資訊基礎設施保護計畫在2009年公布並已取得一定的成果。新一代的計畫集中在全球化的挑戰，著重在歐盟成員國與全球其他國家的合作，與相互之間的合作關係。 為了達成這個目標，歐盟執委會訂定以下的行動綱要： (1)準備和預防：利用成員國論壇(European Forum for Member States, EFMS)分享資訊及政策。 (2)偵測和反應：發展資訊分享及警示系統，建置民眾、中小型企業與政府部門間的資訊分享、警示系統。 (3)緩和及復原：發展成員國間緊急應變計畫，組織反應大規模網路安全事件，強化各國電腦緊急反應團隊的合作。 (4)國際與歐盟的合作：根據歐盟成員國論壇所制訂的，歐洲網際網路信賴穩定指導原則和方針，進行全球大規模網路安全事故的演習。 (5)制訂資訊通信技術的標準：針對關鍵資訊基礎設施制訂技術標準。 另外，在2011年4月14-15日舉行的關鍵資訊基礎設施保護電信部長級會議(Telecom ministerial conference on CIIP)，整個會議針對歐盟成員國、私人企業、產業界及其他國家進行策略性的對話，強化彼此在數位環境中的合作與信任關係。並針對新一代的關鍵資訊基礎設施保護計畫，向歐盟執委會提出相關政策建言。 受全球化、資訊化發展的影響，以及各國間互賴程度的增加，使得影響關鍵資訊基礎設施(CIIP)安全的問題，不再侷限於單一區域，更需要各方多元的合作。
韓國最高法院判決以虛擬貨幣買賣現金之交易為合法韓國最高法院於2010年1月10日，針對一項以線上遊戲貨幣換取現金所構成之刑事案件做出最終判決，認定此一行為並不違反韓國遊戲產業振興法施行令第18條 之3之禁止交易規定，從而不構成犯罪。 本案事實為兩名知名線上遊戲「天堂」(Lineage)之玩家陸續於2007-2008年間，以其於該遊戲中所購得，約值2億3千4百萬韓圜之虛擬貨幣「天幣」(Aden)，陸續轉賣給其他約2000位遊戲玩家，以賺取價差。該案於2008年經釜山檢察廳依違反遊戲產業振興法施行令起訴，並聲請簡易判決後，兩名玩家分別被處以5百萬及3百萬韓圜之罰金。經兩名玩家提起正式裁判請求後，釜山地方法院仍維持簡易判決之結果，僅將罰金降至4百萬及2百萬韓圜。兩名玩家仍以不服判決為理由上訴至釜山高等法院。於此一上訴審中，釜山高等法院即以該交易所使用之虛擬貨幣並非來自於線上賭博遊戲或其他射悻性之途徑，故不違反韓國遊戲產業振興法施行令第18條 之3之規定，改判兩名玩家無罪。就此一上訴審判決，檢察廳另以該知名線上遊戲仍帶有諸多射悻或運氣成分，從而其取得虛擬貨幣之方式與賭博遊戲相似為理由，向最高法院提起上訴；唯最高法院認釜山高等法院之判決認事用法並無違誤，從而駁回檢察廳上訴，本案判決確定。 對於此一判決，各方反應並不一致。於最高法院判決出爐後，韓國文化觀光體育部即發表正式聲明，表示此一無罪判決係基於法院認定本案缺乏相關認定「不正常遊戲管道」是否存在之證據，而並非一律認定虛擬貨幣與現金之間的買賣或兌換交易均為合法。但一般遊戲產業界均認為，此一判決之作成確實開啟了線上遊戲中另一種獲利市場之可能性。如再配合2009年9月韓國法院所作成對於線上遊戲中的虛擬貨幣交易須課徵10%加值稅的判決進行觀察，則此種交易方式是否會對於韓國整體遊戲產業發生結構性之重大影響，應值得期待。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
加拿大政府致力捍衛個人資料隱私加拿大財政委員會主席克萊門（Tony Clement），概述了加拿大政府對於保護加拿大公民隱私的步驟，並詳細的列出政府機關官員對於隱私保護違犯行為的案件量。 政府對於看待人民隱私保護這件事情是非常重視的，特別是如何妥當的處理具敏感性個人資料的這個部分，我們認為是關鍵性的重點」部長克萊門表示。 人力資源及技能發展部部長芬蕾（Diane Finley）說：「我們對於所有違犯事件都會非常認真的面對，任何錯誤都是不能被接受的，為了預防和對抗將來可能發生的事故，我已經下達指示要求徹查本部門下所有員工處理個人資料的作業程序、更新網路防護機制以禁止入侵，機關人員需接受強制性的教育訓練，學習如何處理敏感性和個人資訊。我們政府一直持續推動保護個人資訊的安全維護措施、強化隱私保護、當有任何事故發生時，會執行嚴格的通報機制及規劃完善的應變措施」。 自2006年以來，政府所採取加強隱私保護，並實行嚴格通報機制的新興措施包括： 1.向隱私權委員會通報隱私侵害事故，並採取迅速措施進行解決 2.完成隱私衝擊評估，以建置新的或實質性修正相關措施與行動 3.徹底落實隱私權保護措施命令，要求所有聯邦政府機構必須建置解決侵犯隱私事件的應變計畫 4.制訂隱私權保護政策，要求所有聯邦政府機構，若發現有任何可能侵害加拿大公民隱私的行為時，必須立即通知隱私權委員會辦公室 5.為因應各類新型侵害隱私權之事件，應持續建立新的應變指引，協助各機構有統一的辨識標準和阻止措施。 「在最新年度報告中，隱私權委員會指出，退伍軍人事務局已經明確的公告隱私權保護是現階段非常重要的業務項目，該局正積極建立相關維護措施和計畫。」布萊尼部長表示。 「我們將繼續努力，與隱私權委員會辦公室密切合作，確保加拿大公民的隱私權保護」，部長克萊門回應道