數百萬計個人資料遭竊取 引起美國重視資料保護
鑑於個人資料保護的重要性，美國國會議員 Charles Schumer ( 紐約州 ) and Bill Nelson ( 佛羅里達州 ) 仿照 SB1386 加州立法，於 2005 年 4 月 12 日舉辦了「 2005 年個人資料保護風險通知義務法案」（ Notification of Risk to Personal Data Act of 2005 ）的公聽會。草案建議成立聯邦性法律，要求企業或政府，一旦其持有之個人資料遭到竊取，即需通知當事人。本草案同時明訂企業或政府應通知的事項；並擬允許，讓資料遭竊的個人，可於其信用報告中顯示其 7 年內可能遭受詐欺警告的紀錄。
本法案中除了包含 SB1386 的規定外，也對販賣個人敏感資料進行規範，並要求聯邦貿易委員會（ Federal Trade Commission ）設立相關組織，以協助資料遭竊之被害者。
中華人民共和國第12屆全國人民代表大會常務委員會第18次會議於2015年12月27日通過並公布《中華人民共和國反恐怖主義法》(以下簡稱反恐法)，並自2016年1月1日開始施行。反恐法第18條與第19條要求電信業務經營者與互聯網服務提供者，應當為公安機關、國家安全機關依法進行防範、調查恐怖活動「提供技術接口和解密等技術支持和協助」，並應當依照法律與行政法規規定，「落實網絡安全、信息內容監督制度和安全技術防範措施，防止含有恐怖主義、極端主義內容的信息傳播；發現含有恐怖主義、極端主義內容的信息的，應當立即停止傳輸，保存相關記錄，刪除相關信息，並向公安機關或者有關部門報告。」倘有違反以上規定且情節嚴重者，反恐法第84條授權由主管部門對該公私處50萬人民幣以上罰款，並對該公司直接負責之主管人員與其他直接責任人員處10萬元人民幣以上50萬人民幣以下罰款，並可由公安機關對該等人員處5日以上15日以下之拘留。 我國刻正進行資通安全管理法之制定，以為範圍更廣之資訊基本法的作用法。資通安全管理法當中考量納入與關鍵基礎建設相關之民間產業，使之成為資安通報之一環，政府需要民間企業配合時也將於法有據。於恐怖攻擊事件頻傳之今日，倘我國需要就此等事件要求電信業者或服務提供者進行通報時，相關國際立法例及其實踐，即值參酌。
日本為防堵黃牛票6月正式施行票券不當轉賣禁止法日本在2019年6月14日正式施行「確保表演入場券流通正當性之禁止不當轉賣特定表演入場券相關法律」（特定興行入場券の不正転売の禁止等による興行入場券の適正な流通の確保に関する法律），簡稱票券不當轉賣禁止法（チケット不正転売禁止法），其以訂立專法之方式，來防止黃牛業者先大量取得票券，再以賺取高額差價之方式牟利。其重點包括： 禁止行為：(1)不當轉賣票券；(2)以不當轉賣為目的而讓售票券。 適用範圍：在日本國內所舉行，且得為不特定多數人得共聞共見之電影、歌劇、舞台劇、音樂、舞蹈及其他藝術或體育活動。 票券應記載事項： (1)發行人在販售時明確表示，禁止未經發行人同意而進行買賣轉讓，並應將禁止事項記載於票券上；(2)舉行表演之時間、地點及具入場資格者之指定座位；(3)發行人在販售時，需採取確認入場者或購票者之姓名和聯繫方式等必要措施，並應將確認事項記載於票券上。 不當轉賣定義：以有償轉賣未得票券發行人事前同意轉讓之票券為業，並以超過售價之價格進行販賣。 日本政府並針對2019年9月份在日本所舉辦之橄欖球世界杯及2020年在東京所舉辦之奧運會加強宣導該法令。我國熱門活動、演唱會也常面臨黃牛掃票，再高額轉售之問題。日本之立法模式，不失為我國參考借鏡之對象。
日本《航空法》修正後之無人機最新政策發展 美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》近年來，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）於藥品生命週期各階段的應用快速發展，有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而，AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題，為確保AI產出結果準確且可靠，並保障藥品安全且有效，有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）與歐洲藥品管理局（European Medicines Agency, EMA）於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》（Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development），建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則，包括： 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準，包括優良實務規範（GxP） 4.明確界定使用情境（Context of Use） 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調，該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎，並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。