美國倡建無人機系統整合先導計畫
考量無人機系統與國家空域系統及有人駕駛飛機的有效協作，除能提升產業效能與生產力外，同時也強化國家公領域安全的管理。基此，美國總統川普遂發布總統備忘錄倡議建立無人機系統整合先導計畫，期能透過該計畫促進創新應用，並以公私協力的方式進行無人機系統與國家空域系統之整合。
陳俊文
法律研究員 編譯整理
市面上強調奈米的產品充斥，舉凡從燈管、面膜、瓷磚等各種產品都宣稱是奈米產品，因此經濟部決定推動奈米標章認證制度。該制度的推行，可讓消費者對奈米產品有更正確的認知和信任，對於鼓勵廠商開發優良奈米產品也有正面影響。 經濟部於今年辦理第一階段的技術初審，共有六家廠商通過，預定十月中旬將要進行第二階段的跨部會複審，只要能通過複審審查，就可以取得奈米標章。 有鑒於 奈米技術工業納入新興重要策略性產業已在日前拍板定案，為避免奈米標章浮濫，而可能造成租稅浮濫，經濟部指出，未來該標章的核發審查將審慎把關，預期僅很少數廠商的奈米技術工業可成為新興產業。
韓國K-Startup競賽（K-Startup Grand Challenge 2020）提供全球新創企業進入亞洲市場的重要管道對於欲前往韓國發掘商機並在亞洲擴展業務的全球企業家和新創企業而言，韓國政府的所提供的新創計畫（K-Startup Grand Challenge）是一個相當開放且友善的平台，該計畫由中小企業和新興企業部（MSS）和國家IT產業促進局（NIPA）主導，於2020年5月起接受全球新創企業申請。 該計畫為亞洲地區首次全額由政府資助的計畫，旨在支持希望進入韓國並進一步開拓國際市場的外國新創企業，其申請基本條件如下： 7年內成立的全球新創公司。 必須有明確的長期發展方向，並以在韓國定居為目標。 具有雛形的產品或服務，且處於初始階段的新創公司。 通過申請的企業將有為期3個月的資助計劃，並可選定的團隊成員至韓國進行交流，向該產業專家學習，更提供財務支持以及進入市場發展等多元化的機會，重要的是，透過交流學習可促進新創企業，有機會與韓國大型企業集團接觸，獲取與該大型企業合作的可能。 韓國為使其成為亞洲新創產業中心，積極資助、指導許多的新創企業，且陸續成立相關競賽與計畫，提供新創公司發展的平台，例如，國土交通省舉辦”智能挑戰賽”，鼓勵企業採用創新技術解決該城市的需求與提高生活便利性（如：智能人行道、自駕車…等）；以及韓國創業發展研究所（KISED）透過資助與教育為新創者提供更多的發展機會。
歐盟執委會同意德國全面開放寬頻市場在歐盟公布電子通訊網路的規範架構後，德國電信主管機關聯邦網路局Bundesnetzagentur（BNetzA）於2005 年10月11日提出寬頻接取批發市場的規劃草案，提案內容包含顯著市場力量（SMP）及寬頻網路市場的定義，不過卻將超高速網路接取（very high-speed internet access）排除在寬頻接取市場的定義之外，由於此將涉及德國在流量接取（bitstream）及寬頻接取市場的有效競爭，以及有可能影響具有顯著市場力量的德國電信公司（Deutsche Telekom）與後進電信業者建置VDSL基礎設施或提供寬頻多媒體服務的意願。因此此項草案在送交資訊社會媒體執委會後，引發了諸多爭論。多數委員認為如未將VDSL列入寬頻接取批發市場的定義中，將會導致其他業者無法以同一立足點與德國電信競爭。在BnetzA將VDSL列入市場定義，並允以流量作為批售基礎而重提規劃案後，歐盟執委會於2005年12月23日通過決議，同意德國的電信主管機關聯邦網路局Bundesnetzagentur（BNetzA）全面開放含VDSL在內的高速寬頻網路市場。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南，以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局（Cyber Security Agency of Singapore, CSA）於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南（Guidelines on Securing AI Systems），旨在強化AI系統安全，協助組織以安全之方式運用AI，降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段，分別針對各階段的安全風險，提出相關防範措施： （1）規劃與設計：提高AI安全風險認知能力，進行安全風險評估。 （2）開發：提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全，確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理；並辨識、追蹤及保護AI相關資產（例如模型、資料、輸入指令），以確保AI開發環境安全。 （3）部署：適用標準安全措施（例如存取控制、日誌記錄），並建立事件管理程序。 （4）運作與維護：持續監控AI系統的輸入和輸出，偵測異常與潛在攻擊，並建立漏洞揭露流程。 （5）壽命終期：應根據相關行業標準或法規，對資料與模型進行適當之處理、銷毀，防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後，將有助於預防供應鏈攻擊（supply chain attacks）、對抗式機器學習攻擊（Adversarial Machine Learning attacks）等安全風險，確保AI系統的整體安全與穩定運行。