警告中提及,新加坡金融管理局(The Monetary Authority of Singapore, MAS)建議公眾在選擇投資加密貨幣時必須具備高度警覺,謹慎行事,並理解其所可能承擔之重大風險。金管局擔心由於近期加密貨幣之價格上漲,例如比特幣,人民可能會被吸引而投資加密貨幣。其他警告內容如下:
國際再生能源總署於(International Renewable Energy Agency, IRENA)2022年3月13日發布「能源終端使用部門:綠氫憑證」(Decarbonising End-use Sectors: Green Hydrogen Certification)研究報告,說明綠氫的部屬與使用,以及國家、區域與國際綠氫市場的發展將取決於追蹤制度的建立與接受程度。 太陽能或風電等再生能源將水電解為氫氣與氧氣後,可轉換為氫能,且因產氫過程不排碳,故此類氫能稱為綠氫。為降低溫室氣體排放、解決溫室效應與極端氣候等問題,綠氫與來自綠氫的合成燃料,在追求減少碳排放的能源轉型中扮演關鍵地位。 該報告概述了綠氫憑證制度的技術考量以及創建此類工具所需面臨的挑戰,並對政策決策者提出關鍵建議,旨在建立具備國際認證標準的綠氫追蹤制度——綠氫憑證。 綠氫憑證是指生產設備業者、貿易商及供應商等能源市場參與者,向國際再生能源憑證相關組織或當地政府登記取得其生產過程中所使用的能源來自於綠氫之證明。消費者可以透過該憑證識別綠氫的來源,並可行使相關權利。 為確保綠氫憑證及其追蹤制度達成綠氫行業既定脫碳目標,該報告提出十點建議:(1)明確「綠氫」之定義;(2)建立標準,確保綠氫電力生產來源安全可靠;(3)確保憑證能為消費者及決策者提供足夠資訊;(4)簡化行政程序,減少行政負擔;(5)實施具備成本效益的憑證追蹤制度;(6)建立適當的控制機制避免濫用或缺乏透明度;(7)應考量結合既有制度;(8)避免跨國交易時重複頒發不同國家之憑證(9)利用綠色金融標準鼓勵遵守憑證要求;(10)促進國際合作,建立全球共通之標準與規則。
英國政府將設立網路兒童保護中心英國內閣辦公室指出,英國政府將設立網路兒童保護中心以協助警方與孩童保護機構,該中心主要偵查目標為利用網際網路散佈違法之兒童影像或「打扮」兒童的戀童癖人士。其宗旨在減少利用網路協助虐童的行為,而對孩童、家庭與社會產生傷害的情況。 該中心未來將隸屬於 2006 年 4 月 1 日成立之「嚴重組織犯罪局」( Serious Organized Agency = SOCA )管轄,並於該局成立之同時開始運作,由專責的警察人員協同孩童保護,並由網路工業專家負責業務之執行。
美國藥品學會建議調整HIPAA隱私權規範以兼顧醫療研究及隱私保護隸屬美國科學院(National Academy of Sciences)之藥品學會(Institute of Medicine)於2009年2月4日發表一份研究報告,指出美國醫療保險可攜及責任法的隱私權規範(HIPAA, Privacy Rule),對於醫療研究中有關個人健康資訊之取得及利用的規定未盡周全,不僅可能成為進行醫療研究時的障礙,亦未能完善保障個人健康資訊。 在目前的規範架構下,是否允許資訊主體概括授權其資料供後續研究利用,並不明確;另外,在以取得資料主體之授權為原則,例外不需取得授權但必須由審查委員會判斷其妥適性的情況下,亦未有足夠明確的標準可資審查委員會判斷依循,此些問題不僅使得醫療研究中之資料取得及運用,產生若干疑慮,亦突顯個人相關健康資料保護之不足。 該報告建議國會應立法授權主管機關制訂一套新的準則,將個人隱私、資料安全及資訊運用透明化等標準,一體適用於所有醫療相關研究的資料取得及利用上;在未來的新準則中,應促進去名化醫療資訊之運用,同時對於未取得資料主體授權的資料逆向識別(re-identification)行為,應增設罰則;此外,審查委員會在判斷得否不經資料主體授權而以其資料進行研究之妥適性時,亦應納入道德考量因素,倘若研究係由聯邦層級的組織所主導,則研究團隊應先證明其已採取充分保護資料隱私及安全的措施,藉以平衡隱私權保護與醫療研究的拉鋸。
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。