美國聯邦上訴法院認定，美國政府不得強取境外伺服器資料
微軟在美國政府索要用戶郵件的一起官司中獲得勝訴。美國政府第二巡迴上訴法院裁決，如果資料是儲存在美國境外伺服器，則不為美國聯邦政府的令狀效力所及。
這件訴訟案源於2013年的一起涉外毒品案件中，紐約區法院發布了一項搜查令，要求微軟提供公司一名用戶的郵件和相關訊息。然而因為有些資料是存放在微軟公司在愛爾蘭的伺服器，因此微軟爭辯說郵件本身是儲存在愛爾蘭的，因此不應受到美國政府令狀效力所及。2014年聯邦地方法院再次要求微軟提供郵件內容——但微軟上訴到了聯邦第二巡迴法院。
美國聯邦第二巡迴法院在判決中，認定基於《儲存通訊記錄法》（Stored Communications Act：SCA/下稱SCA）規定美國政府得以令狀要求連結網路使用者資料的規定並不適用於境外。法院所持理由為：
1. SCA規定搜索票/扣押票之核發應符合美國聯邦刑事訴訟法之相關規定，而美國聯邦刑事訴訟法第41條即規定搜索票/扣押票應由搜索/扣押標的物所在地之法院核發並交由該地或國內他地執法人員執行。
2. 法院曾於2010年之MORRISON ET AL. v. NATIONAL AUSTRALIA BANK LTD. ET AL.案判決理由中指明，如國會立法時認為某法規可能或必須有域外效力，應以明文定之，而SCA條文中並無任何規定寫明該法可於境外適用之。
3. SCA在第2703條所使用之搜索票/扣押票（warrant）一字，源自美國憲法增修條文第四條，即規定美國政府對其國內人民為搜索扣押時應以搜索票/扣押票（warrant）為之，且SCA更刻意以不同條款及不同強度區分搜索票/扣押票（warrant）與傳票（Subpoena），立法者之用意顯然是希望能以前者提供使用者更高度的隱私保護。 這是美國首例企業對獲取境外資料的政府搜查令提起上訴的案件，審判結果影響著美國法律界對於執法機關是否能就存放在世界上其他國家的美國用戶資料，進行合法調查。
吳柏凭
法律研究員 編譯整理
The New York Times, Nick Wingfield and Cecilia Kang, Microsoft Wins Appeal on Overseas Data Searches(2016年7月14日), http://www.nytimes.com/2016/07/15/technology/microsoft-wins-appeal-on-overseas-data-searches.html?_r=0（最後瀏覽日：2016年10月18日）
The Wall Street Journal, Devlin Barrett and Jay Greene, Microsoft Wins Appeals Ruling on Data Searches(2016年7月14日),http://www.wsj.com/articles/microsoft-wins-appeals-ruling-on-data-searches-1468511551（最後瀏覽日：2016年10月18日）
英國衛報（ The Guardian ）指出，英國對種植基因改造作物之管制規範存在著漏洞。 1998 年歐盟曾經允許一批基因該造玉米在歐盟境內種植，將之列入歐盟的一般性種子目錄（ the EU common catalogue of seeds ），該玉米由孟山都生技公司所研發，被稱為 MON 810 ；當時基因改造作物尚未受到大眾的注意，更未引起各國政府對基因改造作物的反省。對此，英國的環境食品農業事務部（ Department for Environment, Food and Rural Affairs, Defra ）指出對於這批歐盟所允許的基因改造作物，目前並沒有任何的規範可阻止其進口到英國境內，贊成或熱衷種植基因改造作物的人士，也可在不需通知主管機關或鄰近土地之所有人的情況下，合法種植自己希望的基因改造作物。農民只需在銷售或生產此種玉米時，遵守歐盟所頒佈之基因改造溯源與標示相關規則即可。對此，目前英國的環保團體與農民關心的焦點在於，英國目前並沒有區隔基因改造作物與非基因改造作物，及非基因改造作物受到污染時，計算賠償金範圍及數額等之規定，並呼籲英國政府重視此問題。
南韓個人資料保護委員會宣布通過修訂個人資料保護法施行法2024年3月6日，南韓個資保護委員會（Personal Information Protection Commission, PIPC）宣布通過個人資料保護法施行法（Enforcement Decree of the Personal Information Protection Act, PIPA Enforcement Decree）修正案，並於2024年3月15日正式實行。 本次修法重點如下： 1.明訂個資主體可要求公開自動化決策過程之權利及應對不利結果時可採取之措施 針對使用AI等自動化系統處理個資並做出的自動化決策，個資主體（即，個人）有權要求解釋決策過程並進行審查，尤其當決策結果對個資主體權益有重大影響時（例如：不通過其社福補助申請），個資主體可拒絕自動化決策結果，並要求改為人為決策及告知重新決策結果。另為確保透明、公平，自動化決策依據的標準與程序亦須公開，並於必要時向公眾說明決策過程。 2.確立隱私長（Chief Privacy Officers, CPOs）的資格要求及適用範圍 為確保CPO能順利開展個資保護工作，要求處理大量或敏感個資機關之CPO至少具有4年個資、資安相關經驗，且個資經驗至少2年。適用機關包括：年營業額達1,500億韓元以上、處理超過100萬人個資或超過5萬人特種資料者；學生超過2萬人的大學；處理大量特種個資的教學醫院或大型私人醫院等；疾管局、社福、交通、環保等公共系統運營機構。 3.明訂評估公共機構個資保護效能之標準及程序 依據個資法第11-2條規定，PIPC每年需對公共機構（如：中央行政機關及其所屬機關、地方政府及總統令規定者）進行個資保護程度評估，而為使評估作業有所依循，本次新增評估標準及相關程序包括：政策和業務表現及其改進情形、管理體系適當性、保護個資措施及執行情形、防範個資侵害及確保安全性措施及執行情形等。 4.調整需要承擔損害賠償責任的適用範圍及門檻 為確保機關履行個資主體損害賠償責任，將需履行投保保險等義務之適用範圍由網路業者擴大至實體店面及公共機構等。同時，調整適用門檻，將年銷售額由5千萬韓元調整為10億韓元、個資主體數由1千人調整為1萬人，以減輕小型企業負擔。另亦明訂可豁免責任的對象包括：不符合CPO資格的公共機構，公益法人或非營利組織，及已委託給已投保保險之專業機構的小型企業。 PIPC另將公布一份指引草案，內容包括自動決策權利、CPO資格要求、公共機構個資保護評估標準、賠償責任保障制度等，並舉行說明會來收集回饋意見。
馬來西亞擬於2007年設立智慧財產權法院馬來西亞「內國貿易及消費事務部」（ Domestic Trade and Consumer Affairs Ministry ）部長 Datuk Shafie 在五月底舉行的智慧財產權研討會上表示，為加速法院審理智財權侵權案件的速度，以有效打擊此等違法行為，馬來西亞政府擬於 2007 年設立智慧財產權法院（ Intellectual Property Court ）。 近年來，馬來西亞政府持續修正智慧財產權相關法律以強化實務執法的效果，惟修法的成效相當程度取決於法官對於新法的學習及認知能力，此次設立智慧財產權法院將可培養專業法官以彌補目前法官在智慧產財權本職學能上的不足。 日本於 2004 年 6 月已通過「智慧財產權高等法院設置法」（知的財產高等裁判所設置法），新制並已於 2005 年 4 月正式實施；而我國亦於今年二月間審議通過「智慧財產法院組織法草案」及「智慧財產案件審理法草案」，目前已送請立法院審議。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。