日特許廳開始提供WIPO資料庫商標公報資訊
日本特許廳公開表示，從本年度11月27日起，將開始提供日本商標公報訊給世界智慧財產權機構（WIPO）所建置的世界最大規模之商標資料庫「Global Brand Database」，今後民眾將可以在前述資料庫中搜尋到登載有日本商標註冊資訊的商標公報。如此一來，日本廠商將可以在一個資料庫中完整搜尋到包含日本商標在內的商標資訊，對於日本廠商擬定全球品牌策略將可以提供許多便利。
「Global Brand Database」是WIPO所免費提供的資訊供應服務，在這個資料庫上，一般民眾可以公開使用，進行商標申請案或已註冊商標的檢索，及查照詳細資訊。在2011年3月WIPO啟動這項服務時，當時還只有累積國際註冊商標、依里斯本條約登記的原產地名稱及依巴黎公約登記的國家徽章等，從2013年2月開始，也陸續放入世界各國商標申請案或已註冊商標的資訊。如今，在「Global Brand Database」上已經可以查到16個國家商標主管單位的商標資訊。在2014年11月20日的時間點上，該資料庫約存放有1400萬筆的資訊，而從2014年5月起也開提供了上傳圖片檔案檢索類似圖形商標的圖像檢索功能。
目前參加「Global Brand Database」資料庫資訊提供服務的國家包括美國、澳州、加拿大、新加坡、紐西蘭、瑞士、菲律賓、丹麥、以色列、蒙古、埃及、柬埔寨、愛沙尼亞、阿聯酋、阿曼、阿爾及利亞等16個國家，中國、韓國並未參加。
日本總務省下設之實現車聯網社會研究會（Connected Car 社会の実現に向けた研究会，下稱車聯網研究會），於2017年4月19日第4次會議中提出當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標。至目前為止日本智慧型運輸系統（Intelligent Transportation System）各自已發展出道路交通資訊通信系統（Vehicle Information and Communication System，簡稱VICS）、電子收費系統（Electronic Toll Collection System，簡稱ETC）、雷達防追撞（ﾚｰﾀﾞｰ）等不同通訊技術，自動駕駛則發展至初期階段。日本當前發展中面臨其企業國際競爭力確保與強化、持續友善環境之可能性、高齡化及勞動生產力人口減少等問題。希望透過國家開發之系統及國際服務方式，利用交通資訊通信系統實現最佳的交通狀態，在人口稀少之地區利用無人駕駛系統，使駕駛不足之問題得以解決，對當地之購物及交通上可以加以協助。車聯網研究會設定之4大目標為： 零交通事故之社會 確保人之行動自由 便利、快速、安心之生活環境 生活方式的變化 透過利用車與車間通信等技術，降低事故之發生，普及車聯網等資通訊系統，車中行動模式之變革，並透過異業結合創造新的服務模式，達成安全、安心、便利之智慧聯網生活4大目標。
從「氣候變遷行動方案」觀察美國能源科技法制政策發展 新加坡通過2010年版電子交易法施行細則繼新加坡2010年版本電子交易法（Electronic Transactions Act, ETA）於2010年7月1日式施行後，該國資通訊發展局（Info-communications Development Authority, IDA）因應修正電子交易法施行細則，該細則並於2010年11月1日起正式實施。其目的在使憑證機構管理制度得以配合新興資訊安全技術齊驅發展，進而使其與國際趨勢相符，修正要點如下： 1. 修正許可制為志願許可制：此次修正最大變革即在使該國憑證機構管理制度由原本的許可制，改為志願許可制。前者係使所有憑證機構均應向主管機關申請許可後，始能對外簽發憑證；而志願許可制則是原則上憑證機構對外簽發憑證無需主管機關許可，但憑證機構如果希望所簽發之憑證具備特定法律效果，則仍須經過許可。 2. 證據法上的推定效果：經過自願申請許可通過的憑證機構，經其所簽發之憑證而製作的數位簽章將有證據法上推定為真之效力，無待憑證用戶舉證即有其真實性，惟該真實性仍可由他方另舉反證推翻。換句話說，若數位簽章製作人使用的憑證為一般未經申請許可之憑證機構所簽發者，憑證用戶需先向法院提出其他輔助證據證明該簽章真實性。 3. 許可申請之要求：憑證機構自願申請許可時，應繳交申請費1千元新加坡幣（下同）及2年有效之許可執照費1千元。此外，新版施行細則統一整合舊有之「安全指導手冊」（Security Guideline）及其他各項稽核規定於「稽核需求要項表」（Compliance Audit Checklist），以供憑證機構得以更便利之方式了解並遵循共通之稽核程序。
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。