MPAA 藉由 BT 網站伺服器記錄對 P2P(BT) 軟體用戶提起訴訟
今年 2 月，著名 BT 網站 LokiTorrent 與 MPAA 的大戰告一段落。德州法院下令 LokiTorrent 關閉網站外，並命令 LokiTorrent 將伺服器記錄轉交給 MPAA 的調查員 ( investigator ) 。 MPAA 的發言人聲稱本月 25 日的訴訟與此事件無關，但所有人都明白 MPAA 正是憑此線索，最終找到了 P2P(BT) 用戶的行蹤。好萊塢希望藉此行動阻嚇免費下載電影的行?， MPAA 資深副總裁 John Malcom 聲稱「下載盜版電影的人要當心了，當你為著作權侵害行為時，網路上並不會有朋友站出來替你撐腰。」
儘管 P2P(BT) 軟體背負著助長盜版的惡名，但 P2P(BT) 的合法用途也在逐漸增加，例如使用 P2P(BT) 技術分發 ( distribute ) 開放原始碼軟體 ( open-source software ) ，網路瀏覽器軟體公司 Opera 即在新版的程式中內建了此種技術。 BT 技術的發明人 Bram Cohen 曾警告用戶，使用 P2P(BT) 軟體下載盜版是個蠢主意，因?軟體在設計時並未刻意隱藏用戶的識別資訊，這也是為何 MPAA 此次能憑藉著伺服器記錄對用戶提起訴訟的主要原因。
根據日本特許廳調查，國際（如韓國，泰國）在處理智財爭議時，往往會傾向採取非訟的方式解決智財爭議，例如透過智財局進行智財調解。日本也預計在2019年10月1日起於東京及大阪兩地的地方法院導入新的智財調解制度，用以快速解決智財（例如專利權，著作權等）相關爭議。 普遍而言智財爭議往往會耗費企業或當事人相當長的時間，且爭議的智財標的在訴訟期間也無法被使用，故日本政府計劃推行新的智財調解制度。新的智財調解制度，除了能降低訴訟成本外，日本政府更迫切想解決的問題是，不希望爭議的智財標的影響企業經營。 在日本智財訴訟是公開，法官在聽過兩造說法後會由法官做單方面的判決，且根據日本最高法院的資料顯示，智財訴訟平均需花費十二點九個月的時間才能結案。有的從訴訟提起到一審宣判就需花費一年又八個月，再到最高法院判決確定還需花費一年又二兩個月。 而日本新推行的智財調解制度計畫將透過視訊的方式，讓當事人與法官進行非公開的對話，並儘量促成兩造達成合意，調解過程最短僅需花費約三個月的時間就能有結果，若調解沒有共識，當事人一樣能進行智財訴訟。智財調解制度除了能有效減少爭議時間外，費用上智財調解申請費也遠低於智財訴訟的申請費。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
美國國家標準技術局公布聯邦各部會技術研發成果轉化計畫美國國家標準技術局（the National Institute of Standards and Technology，NIST) 建立網路專頁，提出聯邦各部會所研發技術的移轉計畫報告，揭示各部會具體執行白宮在去（2011）年10月28日所發布的總統備忘錄（Presidential Memorandum），要求各聯邦實驗室進行技術研發並提高移轉給私部門之比例，以使政府投資之研發成果可以供大眾市場所用，以進一步加速經濟成長與提昇美國產業競爭力。 觀察白宮所發布的政策文件指出，聯邦政府將創新技術研發，視為刺激經濟的一個重要工具，而有效的技術移轉又是成功的技術研發的重要驅動力，故歐巴馬政府啟動美國計畫（Startup America Initiative）將政府研發技術的移轉作為重要支柱之一，並預計於5年內達成具體成績。 於NIST網頁公布之13個聯邦部會所提出之執行計畫，包括各機關自訂目標與評量標準，以評估刺激技術移轉計畫之成效。而作為美國產業技術研發與標準制訂之主要推動機構，NIST的技術移轉計畫將調整技術移轉的定義與內涵，俾更為精確地反應和評估廣泛的技術研發活動。未來NIST將擴張各項衡量指標，如標準參考物質和數據（Standard Reference Materials and Data）、專利授權、共同研究等的追蹤範圍，此外包括軟體下載、研究人員、新創公司等亦納入新的衡量指標範圍之內。同時在完善技術移轉活動追蹤機制方面，NIST將建立內部人員參與私部門統一標準制訂委員會之資料庫。 包括NIST在內以及美國商業部與其他各主要進行產業技術研發的聯邦部會之技術移轉計畫，揭示了技術移轉在美國技術研發活動週期中的重要性，具體執行、評估之方式，可自NIST專頁進行下載、分析並作為政策規劃之參考。
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。
世界經濟合作暨發展組織(OECD)修正「隱私保護及個人資料之國傳輸指導指引」1980年09月發布的「隱私保護及個人資料之國傳輸指導指引」，當中的8大原則對個人資料保護的法制產生深遠的影響，但隨技術發展，資料傳遞所產生的風險遠較於1980年代來得複雜。2013年所發布的內容，風險管理及為全球資料流通的互動性為兩大主軸，因此，在指引中納入新的概念，包含1.國家隱私策略：有效的隱私法制是不可或缺的，但在今日國家應該將隱私保護放在更高的戰略位置、2.隱私管理程序：（以個人資料）為核心服務的機制應系統化的保護隱私、3.資料安全漏洞通知:涵蓋有權者及各別個體的通知。 在指引第一章附件的第三部份-責任的履行，增加資料控制者（data controller），應有管理程序以符合上述的原則，該管理程序需包含資料風險的評估、內部監控、通知主管機關等要求;第五個部份-國家實施則新增加隱私主管機關的設立、考量不同角色(如:資料控制者)所應遵循的行為、考量其它的配套措施，如技術、教育訓練等。 在OECD的成員國，如:日本，已開始向該國國內說明2013年版的指引，但亦有部分會員國，如:加拿大，由於指引涵蓋公部門及私部門，加拿大亦討論如何與該國的資訊近用法(Access to Information Act) 及隱私權法 (Privacy Act)建構一個完善的適用模式。指引對於未來國際資料傳輸及管理程序的建置，必然產生結構性的影響，值得持續關注。