美國白宮對具危險性的生物研究提出新規範
美國白宮為避免由聯邦補助的生物科技研究案，因研究涉及具危險性生物，而不經意製造出生化武器，繼此於2014年9月24日由國家衛生研究院（National Institutes of Health，NIH）和白宮科技政策辦公室（White House Office of Science and Technology）共同提出新規範，即「美國政府對生物科學雙重用途研究與考量的機構監督政策」（United States Government Policy for Institutional Oversight of Life Sciences Dual Use Research of Concern），旨在加強由聯邦預算補助的生物雙重用途研究（Dual Use of Research）安全性。
前述生物科技研究中的生物雙重用途研究，意指以增進公共衛生、國家安全、農業、環境等為主旨的生命科學研究之外，尚有其他具殺傷力或致命性的合法研究，例如合成病毒、除草劑等。早於2013年，美國白宮即已開始實施「美國政府對生物科學雙重用途研究與考量的監督政策」（United States Government Policy for Oversight of Life Sciences Dual Use Research of Concern），惟本次另以機構為主要規範對象。而作成新規範之重點分述為三如下：
1.原先以補助單位（通常為國家衛生研究院），為具危險性生物研究案為監督、責成單位，現將該監督責任歸屬移轉至取得相關補助的科學家、大學或研究機構。
2.從事相關具危險性生物研究之科學家，必須通報其所屬機構，並且須召開審查委員會評估相關風險，亦須通知聯邦層級的補助單位。此外，該科學家與其機構必須提交一份風險防範之計畫書，例如建立生物安全等級（biosafety rating）較高的實驗室等。
3.違反相關規範之受補助對象，將面臨中止、限制或終止補助之處分，甚至失去申請未來聯邦補助單位所補助一切與生命科學相關研究補助的機會。
英國內閣辦公室於2015年7月13日宣布開啟「2015年開放政府夥伴英國國家行動計畫」，認為身處於轉型於科學與技術、面臨了資訊革命的世界，資訊開放可以促使英國政府現代化作業，這也是讓英國邁向較佳未來的最好方式。現在英國社會已然是此一趨勢，而英國政府的任務就是讓其更佳發展，「開放政府夥伴國家行動計畫」（Open Government Partnership National Action Plan）就是英國政府規劃發展的藍圖，承諾將提供給民眾一更加開放及有責的政府。 而英國政府目前已就部分政策（資訊公開、反貪腐、財政透明以及公開政策形成過程）有相關發展，分述於下列七點摘要說明： 更高的有責性（accountability）：當英國政府開始公佈其政府部門相關出差數據後，英國政府發現高階官員變得更加傾向於搭乘飛機時乘坐經濟艙，以減少開銷。而溫莎-梅登黑德皇家自治市鎮議會（Windsor and Maidenhead Council）發布了公部門建築物的即時能源使用資訊，因此協助公部門減少16%的能源帳單費用。 更佳的資訊管理：英國政府發現，將訊息公開並使其可以利用，促使英國政府本身成為更佳成熟的資訊使用者。不僅英國政府會具備更高的有責性，同時也更能獲得公眾的資訊，而資訊公開則可使英國政府的決策具有實證依據。 資訊更加公開：資訊公開的優點不僅可使英國政府獲得公眾之資訊，同樣地公眾亦可得到政府的資訊，進而提升英國政府公共服務的水準。 數據經濟（data economy）：目前英國有上千家創業的新興公司正在設法取得政府創新利用的相關資訊，透過資訊的公開亦同時可幫助英國此類數據經濟的成長。 國際合作：英國政府認為於在政府透明化方面需要更多的國際合作。英國政府將以官方協助的立場公開資訊，支持採掘產業（extractive industries）財政透明的全球性標準，並承諾建立一個公司受益所有權（company beneficial ownership）的註冊中心單位，將會有關於英國各家公司最終擁有及實質管控者清楚的資訊來源，藉此打擊貪腐弊案。 地方授權：除了上述所提者，英國政府同時亦要將此規劃落實到各地，將授權予蘇格蘭、威爾斯、北愛爾蘭以及英格蘭的城市等地區。從蘇格蘭聯合政府的運作，到曼徹斯特其地方企業夥伴（Local Enterprise Partnership, LEP）公開資訊的利用，這些設置都可以作為彼此學習的借鏡，並將開放政府的原則擴散到全英國。 採取如維基（Wiki）的模式形成政策：英國政府認為應該要朝向維基百科（Wikipedia）運作的模式發展，於政策規劃方面採取與各方更高度合作的方式進行，可使資訊得以廣泛擴散。
日本ICT全球化戰略日本總務省為透過推動社會全體數位化，實現SDGs及Society 5.0目標，自2018年12月起召開「數位變革時代之ICT全球化戰略懇談會」（デジタル変革時代のICTグローバル戦略懇談会）檢討具體對策，並於2019年5月31日公布「ICT全球化戰略」（ICTグローバル戦略）。「ICT全球化戰略」基於社會全體數位化、推廣Society 5.0，以及透過提昇產業構造和勞動環境效率，創造具備豐富多彩價值之社會等理念，提出（1）透過數位化達成SDGs戰略︰公私部門合作推動社會全體之數位化，解決日本及世界社會問題；（2）資料流通戰略︰以確保個人資料之可控性為前提，推動制定國際規範及進行法制環境整備；（3）AI/IoT加值運用戰略︰提出以人類為中心之AI原則，檢討AI時代之資料重要性，推動AI人才培育；（4）網路安全戰略︰因應IoT機器和服務發展，確保網路安全性；（5）ICT海外展開戰略︰因應世界數位市場發展趨勢，檢討如何推動日本企業於海外發展；（6）開放創新戰略︰從利用次世代溝通技術提高生活品質、實現由資料所驅動之社會、建構支援未來之高度化網路等方向出發，推動相關研發計畫等6大戰略。
美國聯邦地方法院駁回臨床試驗軟體公司Medidata對競爭對手Veeva的營業秘密訴訟美國紐約南區聯邦地方法院(S.D.N.Y.)於2022年7月15日駁回了臨床試驗軟體公司Medidata Solutions Inc. (以下簡稱Medidata公司)控告競爭對手Veeva Systems Inc. (以下簡稱Veeva公司)竊取其營業秘密的請求。 原告Medidata公司於2017年1月指控被告Veeva公司陸續挖角其數名離職員工，部份員工離職時私自拷貝公司檔案，其中包含原告的產品研發、商業策略等營業秘密，而被告根據這些資訊開發了和原告相似的軟體，造成其重大損害，因此向被告請求4.5億美元的損害賠償。 被告Veeva公司抗辯雖然這些員工離職時私自保留原告的檔案，但原告在訴訟中並未明確說明哪些屬於該公司的營業秘密，亦即未特定營業秘密標的；此外，即便這些離職員工自行保留的檔案中有包含原告所稱之營業秘密，但原告提出的證據不足以證明被告有不當取用(misappropriation)其營業秘密，僅根據被告有僱用原告離職員工等事實，即推論被告有不當取用。原告試圖透過此模糊和毫無根據的主張，限制產業的創新、競爭、人才流動。 本案歷經五年的纏訟，法院最終駁回原告請求。法官指出，原告在整個訴訟過程中並未明確定義哪些資訊屬於營業秘密，原告似乎認為任何資訊皆屬於其營業秘密，這樣的主張無異於代表任何公司永遠無法挖角其他公司的員工，因為這些員工到新公司任職後所說的任何話，都會間接地揭露他們在之前工作中所學習到的事情，因此駁回原告之訴。 從本案可以觀察到，企業應定期盤點公司內部資訊，明確界定營業秘密範圍，並落實管理及妥善留存相關證據，發生侵害營業秘密爭議時才能有效舉證。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。