美國司法部提出更嚴格的著作權法草案
這項草案由美國司法部長 Alberto Gonzales在一個反盜版的高峰會議中所提出的構想。草案內容擴大對智慧財產權的保護範疇，其中涵蓋試圖非法拷貝音樂、電影、軟體，或是其他具著作權物品的未遂行為。並且，草案賦予調查人員可以扣押因販賣盜版而購置的財產，例如做為未來拷貝用的空白CD。另外，也討論到違反著作權者，將強迫對著作所有權人進行賠償，累犯者也必須面臨較嚴厲的刑責。
Alberto Gonzales在記者會中提及： “這項法律的制訂，反映出布希政府及司法部一貫的承諾，也就是我們會竭盡所能的對抗盜版問題”
唱片業團體對此法案表示高度讚揚。然而，公益團體 Public Knowledge卻指出，司法部亦需考慮其他能夠保護消費者合理使用權的方法。
近年，國會強化著作權法幫助媒體公司對抗其作品遭受氾濫的非法拷貝。並且，執法者已逐漸鎖定在電影撥放幾小時後，就將其置於網路上的拷貝集團。
美國最高法院在六月以 9-0的裁定，讓娛樂業者能對盜版行為予以痛擊。裁定中指出，假若檔案交易(file-trading)公司涉及引誘使用者違反著作權法時，檔案交易公司亦需負責。
中國大陸之國家互聯網信息辦公室於2025年9月11日發布《國家網絡安全事件報告管理辦法（下稱網安事件管理辦法）》，並將於2025年11月1日施行。網安事件管理辦法規定中國大陸之境內建設、營運網路或透過網路提供服務的網路營運者，於發生網路安全事件時的報告程序。 網安事件管理辦法值得注意或供我國參考有二者：一、與委外廠商之契約以其協力報告義務：該辦法第5條要求網路營運者應當以契約等形式，要求網路安全、系統維運服務提供商（含個人）向網路營運者報告監測發現，並協助網路營運者依辦法報告網路安全事件。簡言之，其透過法律監管網路營運商與委外廠商之間的契約或類似契約，以及報告之協力義務。二、個人資料與網路安全的關聯性：網安事件管理辦法透過《網絡安全事件分級指南》將網路安全事件分為1.特別重大網路安全事件、2.重大網路安全事件、3.較大網路安全事件、4.一般網路安全事件，四種分級。除關鍵基礎設施的中斷運行以外，前三個事件分級將100萬人、1000萬人、1億人以上公民個人資料丢失或被竊取、篡改、假冒，認定為較大網路安全事件以上等級，使大型網路安全事件與個人資料進行連接。換言之，網路安全事件不再僅是資安面的影響，公民個人資料完整性等法律概念逐漸進入資安領域，法律專業的投入將可能是網路安全發展中需審酌的範疇。
買回用戶迴路的另一種選擇 加拿大運輸部發布自駕系統測試指引2.0，為建立全國一致的實驗準則加拿大運輸部（Transport Canada）於2021年8月6日發布「自駕系統測試指引2.0」（Guidelines for Testing Automated Driving Systems in Canada Version 2.0），建立全國一致的最佳實踐準則，以指導配有自動駕駛系統（Automated driving systems, ADS）之車輛能安全地進行實驗。根據從國內外測試活動中取得的經驗及教訓，對安全措施進行更新，內容包括： 一、實驗前的安全考量：探討在開始實驗之前應考量的安全注意事項，包括（1）評估實驗車輛安全性、（2）選擇適當的實驗路線、（3）制定安全管理計畫、（4）安全駕駛員與培訓、（5）民眾溝通及提高意識、（6）確保當地執法單位及緊急應變人員瞭解實驗活動。 二、實驗中的安全管理：討論在實驗過程中應重新檢視的安全考量，包括（1）使用分級方法進行測試、（2）調整安全管理策略、（3）制定事件和緊急應變計畫與步驟、（4）安全駕駛員的角色及職責、（5）遠端駕駛員和其他遠端支援活動的安全考量、（6）在沒有安全駕駛員的情況下進行實驗、（7）與其他道路使用者的安全互動、（8）與乘客的實驗、（9）定期報告及資訊共享。 三、實驗後應注意之事項：在結束其測試活動後應考量的因素，包括報告實驗結果、測試車輛及其部件的出口或處置。如果測試車輛是臨時進口的，則在測試完成後可能需要將其銷毀或捐贈。 該測試指引僅適用於臨時實驗，而非永久的市場部署，加拿大運輸部將繼續更新該測試指引及其他文件和工具，以支持加拿大道路使用者的安全。
美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》（Algorithmic Accountability Act）於2022年4月由美國參議院提出，此法案係以2019年版本為基礎，對演算法（algorithm）之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統（automated decision systems, ADS）之透明度與公平性為目的，授權聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）制定法規，並要求其管轄範圍內之公司，須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估，公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括：（1）公司連續三年平均營業額達5000萬美元，或股權價值超過2.5億美元者，並處理或控制之個人資料超過100萬人次；以及（2）公司過去三年內，財務規模至少為前者之十分之一，且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括： 1.對決策過程進行描述，比較分析其利益、需求與預期用途； 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議； 3.對隱私風險和加強措施，進行持續性測試與評估； 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件； 5.對執行測試和部署條件，進行持續性測試與評估（含不同群體）； 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓； 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性，並納入產品或其使用條款； 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄； 9.自透明度的角度評估消費者之權利； 10.以結構化方式識別可能的不利影響，並評估緩解策略； 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄； 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集，或其他必要或有益的資源； 13.無法遵守上述任一項要求者，應附理由說明之； 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時，將被視為違反《聯邦貿易委員會法》（Federal Trade Commission Act）規定之不公平或欺騙性行為，FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架，或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象，值得持續追蹤。