數位內容傳輸新服務：推動數位內容產業的另一個面向
伊格奈此項新服務，能協助企業傳遞資料給遠端行動的使用者，亦可聯結企業夥伴或客戶各種不同層級的網路系統。對於內容豐富而檔案龐大的數位內容傳播而言，此類跨平台的傳播技術與服務，對於 B2B 與 B
瑞典最高法院（Högsta domstolen）於2015/11/18 針對集管團體Copyswede 與瑞典電信公司Telia Sonera 之訴訟案發出審查允許（prövningstillstånd）之決定。此案之爭點在iPhone手機若屬於瑞典著作權法 § 26 k上之為私人重製之工具（en produkt som är särskilt ägnad för privatkopiering），則應納入私人重製補償金之對象。 Copyswede是依瑞典著作權法管理私人重製補償金之團體，於本案中向Telia Sonera 請求繳納補償金，理由在於瑞典電信公司Telia Sonera自2009/01/01進口iPhone各型式手機，Copyswede主張iPhone手機型式為一種適合用於私人重製之工具，故Telia Sonera應繳納補償金，於是向此案一審法院Södertörns tingsrätt提出訴訟。一審法院以iPhone手機之功能及其實際使用情形為判斷基準，以中間裁定方式（Mellamdom）認定iPhone手機確屬瑞典著作權法上之「私人重製之工具」，二審法院Svea hovrätt亦採相同見解。不服此一認定之Telia Sonera於是請求瑞典最高法院進行審查。
Google關鍵字廣告服務，遭澳洲政府起訴澳洲「競爭和消費者委員會」（Australian Competition and Consumer Commission；以下簡稱ACCC）在今年7月對Google及其廣告主Trading Post Australia提起訴訟，指控Google及Trading Post使所用的關鍵字廣告系統不實誤導網路使用者，構成了欺詐性的商業行為。 Trading Post為澳洲當地知名的汽車經銷商，在2005年時，Trading Post向Google購買了名為Kloster Ford和Charlestown Toyota的關鍵字廣告；然而，Kloster Ford和Charlestown Toyota正是Trading Post的競爭對手，當網路使用者在Google的搜尋引擎中鍵入Kloster Ford或Charlestown Toyota文字時，搜尋結果頁面即自動導向Trading Post的網站。 ACCC認定Trading Post此種利用競爭對手名稱設定為自身廣告關鍵字之行為，已違反澳洲在1974年頒布的「商業行為法」（Trade Practices Act 1974）第52條及第53條d款規定；ACCC同時認為，Google並未善盡努力在消費者鍵入關鍵字進行搜尋時，將付費廣告鏈結（sponsored links）從基本的搜尋結果頁面中將加區隔，亦有違該法第52條之規定。 在ACCC對Google提出控訴之前，Google事實上在各國早已面臨多起類似的訴訟；其中，去年由法國知名品牌Louis Vuitton提起的訴訟中，Google即遭到敗訴。
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。
澳洲發佈《直接行動計畫》以因應氣候變遷