英國數位、文化、媒體暨體育部於2018年10月14日公布「家用智慧裝置消費者指引」(Consumer guidance for smart devices in the home)。該指引之目的係因應家用之智慧及聯網設備(例如:智慧電視、音樂播放器、聯網玩具或智慧廚房等)日益普及,以及可能發生之侵害消費者個人資料之風險。 本指引提出以下方向,供消費者參考: 一. 智慧裝置之設定 (一) 應閱讀與遵循智慧設備之設定指示。 (二) 確認設備指示是否要求使用者須至製造商網站設定帳號。 (三) 若所設備預設之密碼過於簡單(例如,0000),則應更換成較複雜之密碼。 二. 帳號管理 (一) 確保密碼複雜性。 (二) 若設備提供雙重驗證功能,消費者應使用之。 (三) 特定產品可能提供遠端存取功能,消費者應於不再家時考慮將該功能關閉。 三. 持續更新應用軟體與Apps (一) 消費者應檢查其設備是否可設定自動更新。 (二) 應安裝最新版本的軟體與Apps。 四. 若接到資安事件之通知,應採取行動 (一) 於接到資安事件通知後,應訪問製造商網站以確認其是否提供後續因應措施等資訊。 (二) 定時確認國家安全網路中心以及資訊保護委員會辦公室網站是否公布相關網路安全指引。
Airbnb針對紐約新短期租賃法規進行訴訟紐約市政府於2018年8月通過「短期租賃規則」(Regulation of Short-term Residential Rentals)。該規則將於通過後180天生效適用,強制要求平台業者必須定期提供下列數據報告給紐約市政府: 在交易中住房的地址,須包括街道名稱、公寓或單位號碼、鄉鎮及郵遞區號。 短租房東的地址、電話及email、網頁地址、姓名及該平台的房東數量。 廣告的個別名稱及網頁地址。 關於短期租賃的說明:註明出租的是整間公寓還是單一房間。 該建築透過訂房網站提供短期租賃之天數。 短期租賃的所有費用。 若該平台代收租金費用,則需提供費用明細。 若相關平台業者未提交報告,則須面臨1,500美元以下之罰鍰。目前紐約市是Airbnb在美國最大的市場,該項規則的通過及生效勢必會對Airbnb造成相當大的影響及成本負擔。因此Airbnb在該規則通過後不久,旋即向法院提起訴訟,聲稱該規範違反了平台用戶之隱私權及美國憲法第一及第四修正案所保障之權利。 紐約市政府方面則作出回應,這項規則可協助政府取得保護住房安全所需的關鍵資訊,並保證遊客及租賃者之安全,同時並打擊非法的短期出租。而該規則也顯示紐約政府對於短期日租套房之服務將趨向保守的態度。
澳洲詮釋自動駕駛「恰當駕駛」內涵澳洲國家交通委員會(National Transport Commission, NTC)2017年11月提出「國家自駕車實施指南(National enforcement guidelines for automated vehicles)」,協助執法單位適用目前道路駕駛法規於自駕車案例上。由於澳洲道路法規(Australian Road Rules)第297條第1項規範「駕駛者不得駕駛車輛除非其有做出恰當控制(A driver must not drive a vehicle unless the driver has proper control)」,此法規中的「恰當控制」先前被執法機關詮釋為駕駛者應坐在駕駛座上並至少有一隻手置於方向盤上。因此本指南進一步針對目前現行法規適用部分自動駕駛系統時,執法機關應如何詮釋「恰當駕駛」內涵,並確認人類駕駛於部分自動駕駛系統運作時仍應為遵循道路駕駛法規負責。 本指南僅提供「恰當控制」之案例至SAE J2016第一級、第二級和第三級之程度,而第四級與第五級之高程度自動駕駛應不會於2020年前進入市場並合法上路,因此尚未納入本指南之詮釋範圍之中。本指南依照採取駕駛行動之對象、道路駕駛法規負責對象(誰有控制權)、是否應將一隻手放置於方向盤、是否應隨時保持警覺以採取駕駛行動、是否可於行駛中觀看其他裝置等來區分各級自動駕駛系統運作時,人類駕駛應有之恰當駕駛行為。
醫療物聯網(The Internet of Medical Things, IoMT)醫療物聯網(The Internet of Medical Things, IoMT)之意義為可通過網路,與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置,其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言,於診斷方面,可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數,諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等,而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象,從而改善反應。於療養方面,由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分,故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控,追蹤各種關鍵指標,警示護理人員及時作出回應,並可與遠距醫療相結合,使加速恢復更加容易。於長期護理方面,可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長,醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時,資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標,任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外,隨著相關裝置被廣泛地運用,即需要標準化以便利裝置之間的通訊,製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。