美國科技公司指控六名中國人竊取科技公司營業秘密
美國司法部起訴六名中國大陸公民，包含三名大學教授，在美從事商業間諜活動，自兩間科技公司竊取有關行動通訊技術的敏感資料，並已經提供中國大陸的大學及企業預備產製。如果罪名成立，最多可判刑15年。被竊取營業秘密包括載有薄膜體聲波共振器（FBAR）的原始碼、規格、配方等文件，主要應用在行動通訊，如平版、智慧型手機、GPS設備等消費性產品及軍事、國防通訊技術，其作用在於過濾無線訊號，改善通訊品質。
據報導，其中兩名被告張浩與龐慰為天津大學的教授，在美國南加州的一所大學攻讀電子工程學博士學位相識，期間獲得國防高等研究計劃署 (DARPA)提供的研究經費，研究FBAR技術。2005年取得學位後，分別進入Avago Technologies與Skyworks Solutions科技公司擔任FBAR工程師，並竊取分別屬於二公司的營業秘密。2006至2007年間，更開始接觸中國大陸的大學，尋找生產FBAR技術的可能性，最終得到天津大學支援，在中國大陸建立FBAR技術中心，更在2009年分別自二科技公司離職，擔任天津大學的全職教授，同時合資成立ROFS精密儀器公司，計畫生產FBAR產品，並已和企業和軍方簽訂契約。
美國政府表示，外國機構利用在美國活動的個人從事商業間諜活動，竊取美國企業投入高額成本開發的技術資料，將造成美國企業的重大損失，削弱市場競爭力，最終損害美國在全球經濟的利益，故將持續調查、蒐集不法證據，以打擊商業間諜活動與制止竊取營業秘密為首要任務。
林昭如
專案經理 編譯整理
Chinese Professors Among Six Defendants Charged with Economic Espionage and Theft of Trade Secrets for Benefit of People’s Republic of China, JUSTICE NEWS, May. 19,2015, http://www.justice.gov/opa/pr/chinese-professors-among-six-defendants-charged-economic-espionage-and-theft-trade-secrets (last visited Jun. 3, 2015)
Chinese Professors Charged With Economic Espionage ,Bloomberg Business , May. 19,2015,(Updated May 20, 2015) http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-05-19/six-chinese-charged-by-u-s-with-stealing-wireless-technology (last visited Jun. 3, 2015)
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。
員工分紅列費用之會計處理 金管會擬自民國97年起適用新修正商業會計法第 64 條規定，商業對業主分配之盈餘，不得作為費用或損失。但具負債性質之特別股，其股利應認列為費用。本條但書即是企業對於員工分紅應與以費用化之法源。配合此一新修正規定，金管會前已邀集業界及產業公會、四大會計師事務所與相關政府單位等，針對員工分紅費用化相關問題共同討論以研擬員工分紅費用化之相關會計處理及配套措施。 金管會及有關單位研討後決定， 在會計處理方面，企業應於期中報表依章程所訂之比率，預估員工分紅及董監酬勞金額入帳。期後董事會決議發放金額有重大變動時，該變動應調整當年度（原認列員工紅利之年度）之費用。至於次年度股東會決議若有變動，則依會計估計變動處理，列為次年度損益。 至於員工分紅配發股數之計算基礎以公平價值評價，上市上櫃公司應以股東會開會前一日之公平市價（考慮除權及除息之影響）計算股票紅利股數；興櫃公司及未上市上櫃之公開發行公司則應以股東會前最近期經會計師查核簽證之財務報告淨值計算股票紅利股數。企業發行員工認股權憑證及買回庫藏股轉讓予員工，應以公平價值法認列為費用。 以上決議將自 民國九十七年一月一日 起的財務報表開始適用。 由於員工分紅費用化，對一向以股票分紅作為獎勵員工的科技產業，可能造成不小的衝擊，因此，金管會也提出「員工認股權憑證制度」及「庫藏股票制度」的配套措施，並將修正「發行人募集與發行有價證券處理準則」與「上市上櫃公司買回本公司股份辦法」。金管會表示，有關本案規劃措施及實施日期，將由經濟部彙整各部會意見，提報行政院，相關措施將配合實施日程發布。
韓國提出一系列新創支援措施，以躋身全球四大新創強國為目標韓國中小企業暨新創事業部（Ministry of SMEs and Startups）於2021年8月30日發布「使韓國躋身全球四大新創強國之新創支持措施」（Venture Complementary Measures for Korea to Become One of the Top 4 Global Venture Powerhouses）。韓國總統文在寅指出，第二波創業爆發期為立基於西元2000年的第一波創業爆發期之上，如今韓國企業數量較當時已增加四倍，創投投資額更突破4兆韓元，顯示韓國新創的蓬勃發展潛力。為了能在政策面有效支持韓國新創能在第二波創業爆發期（Second Venture Boom）獲得所需的人才與資金，韓國中小企業暨新創事業部規劃三大面向、十二項任務作為推動韓國躋身全球四大新創強國之新創支持措施： 在打造韓國新創國際競爭力面向，推動股票選擇權改革、全面修正《促進新創事業發展特別措施法》並廢除落日條款、提高由政府對高科技新創公司貸款提供擔保的技術擔保（technology guarantee）額度上限至200億韓元、安排國際創投媒合價值1兆韓元的全球創投資金，以及配合全球關注ESG趨勢，以碳價值（carbon value）評估為基礎，提供價值5000億韓元的氣候應對保證（climate response surety）。 在擴大創業投資市場面向，包含創造私人基金投資的誘因及允許對特定智慧財產權進行投資、進行矽谷式的（Silicon Valley-type）創投基金監管、為早期新創公司引進一兆韓元的創投資金，以及提供創業加速器租稅減免等措施。而在多元化新創出場措施面向，則規劃新增技術創新併購擔保以及增加新創併購基金、給予更多併購租稅優惠，以及提供價值1000億韓元的出場基金等。 韓國中小企業暨新創事業部指出，在第一波創業爆發期中，韓國新創打下了良好基礎，為了把握第二波創業爆發期的發展機會，韓國政府將加強與民間合作，以發展新創來創造就業機會並作為國家發展動能。為了達成躋身全球四大新創強國的目標，中小企業暨新創事業部將全力協助人才與資金的募集，從而完善韓國的新創生態系資源。
數位創作透過非同質化代幣（NFT）交易之智財侵權風險數位創作藉由區塊鏈轉化為具獨特性之加密貨幣─非同質化代幣（non-fungible token，後稱NFT），仿佛數位創作者對創作成品簽名落款或標示出處來源，NFT也因此解決數位創作成品之來源與真偽驗證等問題，使其有如傳統的藝術作品更具收藏價值也更有利於在市場中交易，然而在此數位創作成為新型態數位收藏標的之同時，潛藏的智慧財產議題也衍生而出。 儘管NFT解決數位創作之產出來源等驗證問題，卻無法確保該NFT交易標的是否抄襲其他擁有著作權保護之創作。當收藏者轉售購入之數位創作時，便有可能構成販售侵權作品，根據美國著作權法第504條（c）項所列之賠償金額在750美元以上至3萬美元以下，甚至故意侵權賠償15萬美元。因此，如同一般傳統藝術交易，在NFT投資或收藏交易前，建議先對創作者或藝術家進行相關調查，甚至可諮詢法律顧問以確保交易標的智財狀況；此外，當交易標的屬戲謔創作時，則建議評估相對應之投資風險。 而數位創作之形式相當多元，除了數位影像、數位相片外，也含括社群媒體產出之網路迷因（meme）、虛擬圖片影像等，過去因為易於大量複製流傳而無法追溯原始創作者，如今在區塊鏈技術轉化下使前述類型之數位創作產出皆可能成為NFT交易標的。例如，今（2021）年三月美國數位藝術家Beeple於佳士得拍賣透過NFT將其作品〈每天：最初的五千天〉（Everydays: The First 5000 Days）以超過6,900萬美元的價格售出；Twitter共同創辦人Jack Dorsey以290萬美元透過NFT售出其第一則推文；此外，2011年在Youtube爆紅的像素影片〈彩虹貓〉（Nyan Cat）與2007年的英國小兄弟生活紀錄〈查理咬我的手指〉（Charlie Bit My Finger）等也透過NFT分別以超過50萬美元與超過76萬美元的金額售出。此外，根據比特幣交易所CoinDesk統計，NFT銷售額在今年上半年達到24.7億美元，反觀去年同期的1,370萬美元，NFT成了難以忽視的活絡產業。