數位內容通路商收購相關支援技術
隨著廣播電視的數位化，數位內容、廣播電視與相關數位技術的整合，應是未來發展的趨勢。相關技術的整合與相關企業的轉投資與併購，應會持續增加。政府在擬定政策與相關法令之時，宜事先掌握相關趨勢，因勢利導，以達事半功倍之效。
歐盟隱私權工作小組(working party)日前公布其對「隱私與電子通訊指令」(Directive on Privacy and Electronic Communications, 2002/58/EC)之修正意見，藉此重申支持個人資料外洩通知責任立法之立場，並建議擴大適用通知責任之業者範圍至涉及線上交易之電子商務之服務提供者。此項建議隨即遭到歐盟理事會及委員會之反對，認為通知責任應僅限於電信公司，而不應擴及其他電子商務服務提供者。 歐盟隱私權工作小組於2009年2月初提出的報告指出，個人資料外洩通知責任法制(Data Breach Notification Law)之建立對於資訊社會服務(Information Society Service)之發展是必要的，其有助於個人資料保護監督機構(Data Protection Authorities)執行其職務，以確認受規範之服務提供者是否採取適當的安全措施。再者，亦可間接提高民眾對於資訊社會相關服務使用之信心，保護其免於身份竊盜(identity theft)、經濟損失以及身心上之損害。 然而，歐盟理事會及歐洲議會則反對該項修正建議，其一方面認為不應擴張資料外洩通知責任制度適用之業者，另一方面則認為對於是否透過法制規範課予業者通知之義務，應由各國立法者決定是否立法，甚或由業者依資料外洩情形嚴重與否，來判斷是否通知其各國個人資料保護相關組織及客戶。此外，參考外國實施之成效，美國雖有多數州別採用資料外洩通知責任制度，但並非所有的隱私權團體皆肯認該項制度；英國資訊委員會對於該制度之成效則仍存質疑，因從過去為數眾多的個人資料外洩事件看來，其效果已逐漸無法彰顯。 雖然歐盟個人資料保護官(European Data Protection Supervisor)與歐盟隱私權工作小組之看法一致，但其與歐洲議會與歐盟理事會仍存有歧見，對於個人資料外洩通知責任制度之建立，似乎仍有待各方相互協商尋求共識，方能決定是否納入歐盟隱私及電子通訊指令之規範。
日本公布「資料與競爭政策檢討會報告書」並探討資料收集利用違反《獨占禁止法》行為近年來，受到物聯網和人工智慧技術高度發展影響，大數據的重要性逐漸提昇。為避免資料不當收集和資料被不當佔據等可能妨礙競爭之行為，以利業者透過資料收集、累積和分析等方式，創造出新的產業價值，日本公平交易委員會於競爭政策研究中心設置「資料與競爭政策檢討會」，自2017年1月至6月間舉辦數次檢討會，並於2017年6月6日公布《資料與競爭政策檢討會報告書》。該書一共5章，內容為第1章檢討背景，第2章回顧資料環境變化與利用現狀，第3章檢討現今競爭政策及《獨占禁止法》，第4章資料收集、利用相關行為，以及第5章企業結合審查等與資料利用相關之事項。 報告書指出，業者不當收集資料和不當佔據資料等行為，均有適用《獨占禁止法》之可能。前者係指具有優勢地位的業者，利用關係要求有業務往來的企業提供資料等行為，如原本只需要性別和年齡資訊，卻額外要求對方提供住所、電話等訊息；後者則係指業者利用不正當方法與顧客聯繫，排除其他競爭者等行為，如排他性交易、拒絕交易、差別待遇等。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南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。
美國法院判LV勝訴，並可獲得3240萬美元的損害賠償法國知名品牌公司路易威登(Louis Vuitton，下稱LV) 與網際網路服務提供者(Internet Service Providers，以下簡稱ISP)之商標及著作權訴訟案，在2009年8月31日獲得加州聯邦地方法院陪審團的裁定，判定LV贏得商標及著作權侵害訴訟，並可獲得3240萬美元的損害賠償。LV在找到使用相同網址並且明知販賣LV假貨的網站後，於2007年提出著作權及商標侵害訴訟。 Steven Chen管理的Akanoc Solutions公司、Managed Solutions Group公司提供侵害LV商標及著作權網站網際網路的服務，加州聯邦地方法院陪審團認定Akanoc、Managed Solutions和Steven Chen須負輔助商標及著作權侵權之責任，並且要負損害賠償3240萬。同時，LV聲明希望法院對侵權的網站提出永久禁制令，禁止網站上兜售LV假貨。 陪審團的這項裁定引起網路上的討論，一般輿論都認為此項裁定賦予ISP業者太重的責任，然而陪審團決定的關鍵要點在於他們相信被告(Web Host)明知或可得而知侵權行為正在發生。 每日財經(Daily Finance)專欄作者Sam Gustin觀察指出：對於美國的ISP業者來說，此項規定傳達出一個清楚且略微可怕的訊息，當ISP業者提供服務的網站，有販售假貨或侵權物品，即便ISP業者有試著去阻止這項非法的活動，但卻失敗了，仍須負責。 LV智慧財產主管Nathalie Moullé-Berteaux認為陪審團所做出的這項裁定。對減少網站非法販賣偽造品或假貨跨出重要的一步，並且強制建立網際網路的法律規範