德國總理梅克爾敦促歐盟立法允許「資訊追蹤（data tracking）」，以有效打擊恐怖主義
2014年7月歐盟法院宣告2006年起施行的「資料保留指令」無效，該指令允許警察機關使用私人通聯記錄，但不允許揭示通訊內容。資料保留指令之所以被歐盟法院廢止，起因於不合乎比例原則及沒有充分的保護措施，該指令規定歐盟成員國必須強制規定電信公司必須保留客戶最近六個月到十二個月的通聯紀錄，不過在歐盟法院廢止指令之前，德國憲法法院在2010年時就已經以違反憲法為由停止執行指令。
惟在2015年1月，伊斯蘭激進主義份子的恐怖攻擊事件，共12人被射殺。因此德國總理梅克爾2015年1月在下議院針對該恐怖事件發表演說，雖因美國的史諾登事件，揭露美國政府大量監聽私人通訊和監視網路流量的行動，而引起了德國人對隱私權保護的關注，但梅克爾表示德國各層級的部會首長都同意有使用私人通聯記錄的需要、使嫌疑犯的通聯記錄能夠被警方用來偵查犯罪，但應該由法律規範資料保留的期間限制，她敦促各界向歐盟委員會施加壓力，重新訂定資料保留指令，使各歐盟成員國能修正國內法律。
歐盟委員會正在評估此法制議題，並考慮向歐盟議會、各成員國、民間團體、執法部門和個資保護組織間建立開放式對話，決定是否有需要訂定新指令；但德國司法部長並不贊成梅克爾擴大監督人民通訊的想法，認為這是過於倉促的行動，而且除了資訊記錄留存外，德國政府也儲存所有媒體資料並限制媒體自由，他認為這並不合適。
目前英國國內保守黨和自由黨現正為新修訂的通訊資料法，為人民隱私權的保護範圍爭論不休，而美國由於近年受到不少駭客攻擊，故美國總統歐巴馬採取與梅克爾相似的立場，希望能擴張執法機關的權力，公開提倡強化美國網路安全相關法規。
- The Court of Justice declares the Data Retention Directive to be invalid, Court of Justice of the European Union Press Release, Apr.4, 2014
- Eduardo Ustaran, New EU Data Protection Law in 2015? Decisiveness, Flexibility and Direction are the Answer, Hogan Lovells, Jan.13, 2015
- David Meyer, The curious case of Angela Merkel and her Eu data retention ideas , GIGAOM, Jan.15, 2013
- Germany’s Merkel urges new EU law on data tracking, BBC, Jan.15, 2015
一名挪威學生，因執行校內某項計畫而在2001年架設了一個名為Napster.no的網站。該網站和知名的Napster.com並無關聯。由於Napster.no提供了可免費下載MP3音樂的連結，因而使該名學生遭到Universal Music AS等的著作權侵權指控，並被判賠15900美元。案經上訴，日前挪威最高法院已做出判決，下級法院的判決仍被維持。
談傳統民俗文化藝術之保護－兼論原住民族傳統智慧創作保護法草案 美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧（AI）領導地位之目的，而依據美國總統川普（Donald John Trump）於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）─行政命令13859號」，並在啟動美國人工智慧計畫後180天內，經OMB偕同科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）、美國國內政策委員會（United States Domestic Policy Council）與美國國家經濟委員會（National Economic Council）與其他相關機構進行協商，最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案，以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術，更希望相關的聯邦機構，在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上，能採取彈性的制定方向，以避免過度嚴苛的規定，反而阻礙AI應用的創新與科技發展，繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時，為兼顧AI創新與政策之平衡，應以十大管理原則為規範制定之依據，十大管理原則分別為： 培養AI公眾信任（Public Trust in AI）； 公眾參與（Public Participation）； 科學研究倫理與資訊品質（Scientific Integrity and Information Quality）； AI風險評估與管理（Risk Assessment and Management）； 獲益與成本原則（Benefits and Costs）； 彈性原則（Flexibility）； 公平與反歧視（Fairness and Non-Discrimination）； AI應用之揭露與透明化（Disclosure and Transparency）； AI系統防護與措施安全性（Safety and Security）； 機構間之相互協調（Interagency Coordination）。 此外，為減少AI應用之阻礙，機構制定AI規則時，應採取降低AI技術障礙的方法，例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發（Federal Data and Models for AI R&D）、公眾溝通（Communication to the Public）、自發性共識標準（Voluntary Consensus Standards）之制定及符合性評鑑（Conformity Assessment）活動，或國際監管合作（International Regulatory Cooperation）等，以創造一個接納並利於AI運作的環境。
美國針對政府雲端運算應用之資訊安全與認可評估提案為建構政府雲發展的妥適環境，美國於今年度啟動「聯邦風險與認可管理計畫」（Federal Risk and Authorization Management Program, FedRAMP），由國家技術標準局（National Institute of Standards and Technology, NIST）、公共服務行政部(General Service Administration)、資訊長聯席會(CIO Council)及其他關連私部門團體、NGO及學者代表共同組成的跨部會團隊，針對外部服務提供者提供政府部門IT共享的情形，建構一個共同授權與持續監督機制。在歷經18個月的討論後，於今（2010）年11月提出「政府雲端資訊安全與認可評估」提案（Proposed Security Assessment & Authorization for U.S Government Cloud Computing），現正公開徵詢公眾意見。 在FedRAMP計畫中，首欲解決公部門應用雲端運算所衍伸的安全性認可問題，因此，其將研議出一套跨部門共通性風險管理程序。尤其是公部門導入雲端應用服務，終究會歸結到委外服務的管理，因此本計劃的進行，是希望能夠讓各部門透過一個機制，無論在雲端運算的應用及外部服務提供之衡量上，皆能依循跨機關的共通資訊安全評定流程，使聯邦資訊安全要求能夠協調應用，並強化風險管理及逐步達成效率化以節省管理成本。 而在上述「政府雲端資訊安全與認可評估」文件中，可分為三個重要範疇。在雲端運算安全資訊安全基準的部份，主要是以NIST Special Publication 800-535中的資訊安全控制項作為基礎；並依據資訊系統所處理、儲存與傳輸的聯邦資訊的敏感性與重要性，區分影響等級。另一部份，則著重在持續性的系統監控，主要是判定所部署的資訊安全控制，能否在不斷變動的環境中持續有效運作。最後，則是針對聯邦資訊共享架構，出示模範管理模式、方策與責任分配體系。