德國內閣公布「數位行政機關2020」 與「八大工業國(G8)開放資料宣言」行動計畫
為執行「數位議程2014-2017」(行動領域3「創意政府」)，德國內閣於9月17日分別公布出「數位行政機關 2020」與「八大工業國(G8)開放資料宣言」行動計畫。德國聯邦內政部部長de Maizère指出，此計畫的執行是為了讓公民享有行政機關更佳簡便、人性化、不受時間地點限制的服務，並且顧及到個人資安保障。
「數位行政機關 2020」旨於將德國數位政府(e-Government)法律在聯邦機關體制裏統一執行。在執行的做為中其中特別值得注意的是，以後聯邦形政體系使用的紙本檔案將全面轉換為數位版本。行政業務處理過程也將數位化、聯網化及電子化。此外、政府採購案流程也將數位化。這可幫助行政機關及企業節省行政資源。
為讓此計畫順利的執行，政府資料透明化的提升也變的格外重要。也因此，內政部長de Maizère公布針對「八大工業國(G8)簽署開放資料宣言」推出行動計畫。該計畫將政府機關的行政資料提供出來讓公民參考。依照該計畫，再明2015年4月底前，各聯邦政府機關將需提供兩個數據集(Datensatz)，透過德國政府公開資料網路平台Govdata (https://govdata.de/) 公布出來。可公布出來之數據含括警察局統計之犯罪紀錄、政府建設合作案件、社會福利預算到德國國家數位圖書館資料及所有德國聯邦教育與研究部(Bundesministerium für Bildung und Forschung)的公開資料。
歐盟智慧財產局（European Union Intellectual Property Office）於今（2020）年第三季公布最新智財侵權狀況報告，研究報告為其智庫「歐盟智慧財產權侵權觀察平台（The European Union Observatory on Infringements of Intellectual Property Rights）」所執行，並結合經濟合作暨發展組織（Organization for Economic Cooperation and Development）之數據資料，每年以不同主題呈現當年世界智財侵權狀況。今年以「智財權為何重要、智財侵權與打擊仿冒之戰爭」為主題，重點如下： 智財密集產業對歐盟經濟貢獻占整體GDP的45%、就業人數占歐盟就業人口的29%、出口貨物量占96%。 企業對智財的重視比例增高，重視智財的企業雇員平均收入較不重視智財權者高出32%；運用智財於營運策略的中小企業成長潛力高於無智財權者，如依權利運用類型區分，其成長率分別是10%（商標）、16%（商標結合專利）、27%（商標與設計權），以及33%（三種權利組合）。 全球仿冒品占其貿易總量約3.3%，市值高達1,210億歐元。 除日常藥品，抗生素、癌症或心臟疾病藥物仿冒情形均趨於嚴重；2019年爆發新冠肺炎後，偽造商更是將仿冒移轉至檢測試劑與個人防護用品。 尤其進入AI與5G時代後，智財密集產業對世界經濟貢獻度可望逐年上升，但侵權狀況恐怕亦同，咎因於該產業之興盛與背後龐大的潛在利益。因此持續推動建立企業的智財意識與防護能力，有其必要性，以助於提升產業發展潛力與整體營運獲利。
我國遊戲軟體著作權爭議探討 日本空中工業革命新進展：無人機變身空中郵差日本政府曾於2017年6月9日閣議公布之《未來投資戰略2017》（未来投資戦略2017），以及5月19日「小型無人飛行載具相關部會連絡會議」（小型無人機に関する関係府省庁連絡会議）公布之《空中工業革命時程表》（空の産業革命に向けたロートマッフ）中，提出「2018年運用於山間地區運送貨物、2020年可正式在都市內安全運送貨物」之目標。故國土交通省與經濟產業省於同年10月4日共同設立「無人飛行載具於目視範圍外及第三者上空等飛行檢討會」（無人航空機の目視外及び第三者上空等での飛行に関する検討会），並於2018年9月18日公布《無人飛行載具運送貨物自主指引》（無人航空機による荷物配送を行う際の自主ガイドライン，以下稱「本指引」）。本指引目的係制定安全運輸貨物所應遵守事項、提高社會對無人機運送貨物之信賴，以求提升運輸效率、節省人力成本。適用對象為非屬航空法第132條規定須申請許可之空域，但於目視範圍外飛行並運送貨物之無人機。 本指引公布後，國土交通省與環境省於相關提案中選出5個人口非密集區，以進行之無人機運輸貨物（ドローン物流）實驗。首先，在2018年10月22日長野縣白馬村，無人機自海拔1500公尺處運送最重達8公斤的食品至海拔1850公尺處的山莊，單程耗時6分鐘，共往返3次，皆無發生明顯失誤。日本郵政之提案則在同年11月7日，從福島縣小高郵局成功運抵位於南方約9公里處的浪江郵局，耗時16分鐘。本次實驗係首次成功於目視範圍外運輸物品，實驗途中均未設置監看人員，僅以電腦掌握兩地衛星定位資訊，並監看無人機上搭載相機傳回的畫面。日本郵政計畫未來1年內，每個月將有6天以無人機運送2公斤內的傳單等物品。國土交通省與環境省計畫於年底前完成另外3個地區的實驗，並統整結果驗證是否能解決山間等人口非密集區，因貨物乘載率低而運輸效率低落，以及降低排碳量等課題。
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。