事前的事故應變計畫得降低資料外洩成本
根據Ponemon Institute的調查，2011年至2012年中，英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出，若企業備有正式的事故應變計畫，每項資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外，雇用外部顧問來協助應變，資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。
依據新的資料保護法律架構，歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時，根據不同委員會的需求，未來將針對特定產業，制定新的網路與資訊安全管理規範。
專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險，同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中，保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外，企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家，信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司，例如：協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡，未來將可以幫助要保人，以最快最省成本的方式處理相關事故。
歐盟執委會於2023年10月24日發布「歐洲風電行動計畫（European Wind Power Action Plan）」，以支持歐洲風電相關產業發展並強化其競爭力，同時確保該產業能在綠色轉型的過程中持續扮演關鍵角色，並以此提高整體風電的裝置容量。該計畫要求委員會、成員國和產業應立即採取以下6個方向的行動措施： （1）透過可預測且快速的許可程序，加速風電的建置 執委會與成員國將共同發布「Accele-RES」倡議，推動許可流程的數位化、許可機關的職員訓練及建立政策指引文件，以及提高許可相關議題之討論層級；並且，鼓勵成員國透過風電承諾（Wind Pledges）、透明的競標時程表和長期的規劃來提高開發專案進度的透明度。 （2）改善風電競標機制的設計 在《淨零產業法（Net-Zero Industry Act）》草案和電力市場設計改革的基礎上，建立更客觀、非歧視性且透明化的風電競標標準，並將目標入法使相關策略具法律約束力。 （3）促進資金的取得 為了擴大對於歐洲風能產業的投融資，歐盟執委會將透過創新基金、歐洲投資銀行（EIB）提供歐盟風電相關產業的資金，以及融資擔保；並利用國家援助（State Aid）規範對歐盟風電供應鏈提供補助。 （4）建立公平且具競爭性的國際環境 為確保風電產業能在公平競爭的環境中順利營運，歐盟執委會將密集監管可能有利於外國業者的不公平貿易行為，並將持續利用貿易協定促進歐盟業者進入外國市場，同時推動風電產業的規格標準化。 （5）培育產業技能 建立「大規模技能合作夥伴關係（Large scale skills partnerships）」以及透過《淨零產業法》推動「淨零產業技能學院」，培訓風電產業技術人才，包含針對青年、婦女與長者的職能培育計畫，以及勞工技能提升與再培訓計畫，因應積極的氣候目標以及市場規模快速擴張所創造之人力需求。 （6）鼓勵產業投入與成員國的承諾 歐盟執委會將與成員國和風電產業共同制定歐盟風能憲章（EU Wind Charter），促進更多風電利害關係人參與締約，擴大憲章適用對象，以建立歐洲風電產業能保持競爭力的優良環境。
日本國土交通省航空局公布日本無人機飛行安全指引日本國土交通省航空局於2017年9月12日公布修正版日本無人機飛行安全指引（「無人航空機（ドローン、ラジコン機等）の安全な飛行のためのガイドライン」を改定しました），乃依據修正之航空法規定（平成27年法律第67號）制訂無人機飛行之相關基本規則。 定義所謂無人機乃指非人搭乘，透過遠距遙控或自動駕駛而飛行之飛機、旋翼飛機、滑翔機及飛艇。而無人機禁止飛行在150公尺以上高空，不得在航空站周邊空域（包含進入），以禁止在人口集中地區之上空（150公尺以下）。 除經國土交通省同意之例外規則外，無人機之飛行必須在日出後日沒前，且需在直接肉眼目視範圍內之監視下，與第三人或他人建築物、車輛等物體應距離30公尺以上，並不得在祭拜或假日等人群聚集之場所上空飛行，也不得輸送爆裂物等危險物品，亦不得從無人機上投擲物品。另外應注意事項，例如飛行場所除了航空站周邊外，直升機等降落可能之場所、迫降場所、高速公路或高速鐵路等、鐵路周邊或車道周邊等、高壓電線、變電所、電波塔及無線電設施等附近應注意飛行安全。 於飛行之際，不得飲酒等造成不當操作，飛行前應注意天氣狀況、飛機無損害或故障、電池燃料充足等，並確保周邊無障礙物，並應迴避與飛機或無人飛機之衝突。平時應保持無人機之狀況良好，且維持日常操作良好技能，並鼓勵投保人身或財產保險。
美國參議院通過對開放政府資料（Open Government Data）政策法制化具指標性意義之「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案美國參議院於2013年4月10日一致通過「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案，現在續行送往眾議院審查。DATA 法草案目的在於使政府支出資料更為透明公開，且以得再利用的方式提供。該草案若通過，將建立使用聯邦基金（Federal funds）做支出或受資助的政府機關單位或其他實體財務資料的標準；擴展USAspending.gov網站含括上述資料，並要求聯邦政府以電子格式，自動化、標準化的方式公佈財務管理及採購相關資料，使公私部門便於近用與進行分析。目前草案版本內文並無規定資料特定格式的資料標準，但可得確定的是必須為被廣泛接受、非專有、可搜尋，且獨立於平台使用之電腦可判讀格式，以及可得一致適用於各機關單位之聯邦得標廠商與接受政府補助之實體的特殊標誌。 曾協助草擬2011年DATA法草案之「資料透明聯盟」（Data Transparency Coalition）執行長Hudson Hollister表示，DATA法草案把結構性的資料模式應用於聯邦政府支出時，將前所未有的激發責任與支出情況間的關係；同時，也將聯邦支出資料（federal spending information）轉化為開放政府支出資料（open spending data），成為強化民主治理與激發創新的重要公共資源。然而，由於DATA法草案所涉及的機關眾多，主要包括商務部（DOC）、財政部（DOT）、總務管理局（GSA），與預算管理辦公室（OMB），該法案通過後是否能落實，絕大部分還是取決於白宮是否會要求聯邦政府機關單位完整且迅速的遵循法律的構成要件。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。