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。
現年八十六歲的奧地利老人 Nikolai Borg ，決定對德國著名汽車公司 --- 福斯汽車提起訴訟，請求該公司對外正式發表聲明，宣示其才是該公司 VW 商標真正的設計者。該項訴訟費用已經獲得奧地利貿易協會的資助。 Volkswagen 的原意為「國民車」，起源於納粹德國的國民車計畫，是當時納粹政府「由歡愉獲得力量計畫」（ the Nazi Kraft durch Freude propaganda scheme ）中的一部份，當時政府一方面奴役勞工，但一方面也希望建立一個世界上最完善的社會福利制度，故也希望建造出每個勞工都開得起的汽車。 從 1950 年起 Borg 便為 VW 商標而戰，但從未成功。其非難福斯公司因為不敢面對納粹難堪的過去，因此也不承認對其應負的責任。 Borg 指出，當時納粹時期的德國交通部長 Fritz Todt 委任他設計商標，當時有三個計畫需要設計標誌，不過由於國民車的計畫是一個新的計畫，因此 Todt 希望他可以設計國民車的標誌。由於當時為公部門工作所得之創意產物是不可能申請智慧財產權的，因此 Borg 在設計出該標誌後，並未獲得任何權利，儘管戰後其多次與福斯公司交涉，希望該公司承認其才是真正的商標設計者，但截至目前為止，福斯公司都聲稱該公司的標誌到底是誰設計的，目前已經無法得知。（科法中心 劉憶成編譯）
固網業者路權取得相關問題之研究 韓國發布人工智慧基本法韓國政府為支持人工智慧發展與建立人工智慧信任基礎，提升國家競爭力，韓國科學技術情報通訊部（과학기술정보통신부）於2025年1月21日公布《人工智慧發展與建立信任基本法》（인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법안，下稱AI基本法），將於2026年1月22日起生效。韓國《AI基本法》為繼歐盟《人工智慧法》（EU Artificial Intelligence Act）之後第二部關注人工智慧的國家級立法，並針對高影響人工智慧（고영향 인공지능）及生成式人工智慧進行規範，促進創新及降低人工智慧風險，將搭配進一步的立法與政策以支持人工智慧產業。 《AI基本法》有以下三個政策方向： 1. 人工智慧基本計畫：由科學技術情報通訊部制定並每三年檢討「人工智慧基本計畫」，經「國家人工智慧委員會」審議後實施，決定產業發展政策、培育人才、健全社會制度等事項。本法並設置人工智慧政策中心及人工智慧安全研究所，提供科學技術情報通訊部所需的研究與分析。 2. 扶持產業發展：以扶持中小企業及新創企業為發展方向，促進產業標準化的基本政策，爭取國際合作及海外發展。 3. 人工智慧倫理與安全性：政府公布人工智慧倫理原則，由相關機構及業者自主成立人工智慧倫理委員會，在政府發布的指引下建立貼近實務面的倫理指引。本法明確要求人工智慧產業必須負擔透明性及安全性義務，政府也推動認驗證制度，以確保人工智慧的可靠性。 韓國《AI基本法》將人工智慧發展方向及社會政策結合，明確要求政府制定人工智慧發展計畫並定期檢討，施行具體措施與設置必要組織，確立政府在人工智慧領域的角色，然產業界對於政府監管力度之意見有所分歧，為《AI基本法》後續相關政策及指引推動種下不確定性，值得持續追蹤相關動態作為我國人工智慧發展策略之參考。
醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）之意義為可通過網路，與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置，其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言，於診斷方面，可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數，諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等，而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象，從而改善反應。於療養方面，由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分，故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控，追蹤各種關鍵指標，警示護理人員及時作出回應，並可與遠距醫療相結合，使加速恢復更加容易。於長期護理方面，可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長，醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時，資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標，任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外，隨著相關裝置被廣泛地運用，即需要標準化以便利裝置之間的通訊，製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。