WTO判澳洲素面菸品包裝一案勝訴
WTO爭端小組於2018年6月28日裁決澳洲「素面菸品包裝案」（Australia—Tobacco Plain Packaging）由澳洲勝訴，本案歷時長達5年，係由古巴、宏都拉斯、多明尼加共和國及印尼4個WTO成員針對澳洲2011年實施「素面菸品包裝法案」（Plain Packaging Act）向WTO爭端解決機構提出控訴。
澳洲系爭法案要求菸盒外觀應採統一規格之外觀，禁止使用具識別性鮮明的顏色，不得出現任何具有宣傳效果之商標或印記，僅能以單調的橄欖色為主色，品牌名稱需以小型標準字體印刷，健康警示圖片需占菸盒面積正面75%，背面90%，以達降低國內吸菸人口、保護國民健康之目的。
原告方認為法案侵害菸商使用商標權利，能否有效達到減緩菸害之目的仍有疑義，主張該法制造成不必要之貿易障礙。爭端小組檢視原被告主張與證據，認定澳洲法律係透過減少菸品使用、改善公眾健康目的，手段與目的之間具合理關聯性，駁回原告主張其他替代措施具同等效果的訴求、侵犯商標違反智慧財產權的論點。
此案被視為全球公共健康衛生政策與貿易衝突之指標性案件，目前法國、匈牙利、愛爾蘭、紐西蘭、挪威、斯洛維尼亞、英國均已通過此類包裝規定，而比利時、加拿大、哥倫比亞、印度、巴拿馬、土耳其、新加坡與馬來西亞等國亦有意比照辦理。惟國際菸草產業質疑此項裁定，將使其他欲實施嚴格管制菸品、酒類與垃圾食品的國家開先例，不利於商標權保護與發展。
楊牧軒
專案經理 編譯整理
Panel Report, Australia — Certain Measures Concerning Trademarks, Geographical Indications and Other Plain Packaging Requirements Applicable to Tobacco Products and Packaging, WT/DS435/R WT/DS441/R WT/DS458/R WT/DS467/R.
WTO backs Australia over plain cigarette packets, https://www.bbc.com/news/world-australia-44652049 (last visited July. 24, 2018).
Australia wins landmark WTO ruling on plain tobacco packaging, https://www.reuters.com/article/us-wto-tobacco-ruling/australia-wins-landmark-wto-ruling-on-plain-tobacco-packaging-idUSKBN1JO2BF (last visited July. 24, 2018).
美國國家安全局（National Security Agency, NSA）於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」（“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet），說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致，為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性，NSA提出具體建議如下： 1.使用可保障記憶體安全之程式語言（Memory safe languages）：建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言，以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。 2.進行安全測試強化應用程式安全：建議使用靜態（Static Application Security Testing, SAST）與動態（Dynamic Application Security Testing, DAST）安全測試等多種工具，增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。 3.強化弱點攻擊防護措施（Anti-exploitation features）：重視編譯（Compilation）與執行（Execution）之環境，以及利用控制流程防護（Control Flow Guard, CFG）、位址空間組態隨機載入（Address space layout randomization, ASLR）與資料執行防護（Data Execution Prevention, DEP）等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。 搭配多種積極措施增加安全性：縱使使用可保障記憶體安全之程式語言，亦無法完全避免風險，因此建議再搭配編譯器選項（Compiler option）、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
日本「未來投資戰略2017」日本內閣官房下設之未來投資會議於2017年6月9日，以構築「Society5.0」為目標，提出《未來投資戰略2017》，宣佈未來施政將以「延長健康壽命」、「實現移動革命」、「供應鍊的次世代化」、「街道活性化」以及「Fintech」等5大領域為中心。 在實現移動革命部份，《未來投資戰略2017》計畫藉由無人自動駕駛移動服務、小型無人機和自動駕駛船隻等，提高物流效率與實現高度化移動服務，以減少交通事故和解決人力不足等問題。 與此同時，日本亦將自2018年起展開卡車列隊行駛公路實驗，以期在2022年前達成卡車列隊行駛商業化之目標；此外，亦將於2018年起在山間地帶展開以小型無人機運輸貨物之實驗。除上述自動駕駛技術之實驗外，日本亦將朝向擴大駕駛資料收集和利用，主導制定資料傳輸規格等方向努力，並計畫於2017年底擬定高度自動駕駛系統商業化相關法規及制度之整備大綱。
USPTO 宣佈將加速綠色科技專利案件審查美國專利商標局USPTO日前宣佈一項專為綠色科技(Green Technologies)而設的前導計劃(Pilot Program)，透過這項計劃期望能將相關溫室氣體排減、節約能源等申請案加速其審查、公開及訴願程序，至少縮短流程一年。目前平均來說從申請至最終結果出爐需耗時40個月。這項消息係由美國商務部長駱家輝(Gary Locke)所宣佈，普遍被認為是為了呼應於哥本哈根舉行的聯合國氣候變化框架公約第15次締約方會議。 符合條件的申請案必須於2009年12月8日前送件，而且必須是尚未收到第一次官方通知(First Office Action，包括限縮專利範圍的通知)，另外申請人還必須於2010年12月8日前以電子檔提交「特別審查程序」(petition to make special)並符合下列要求： ●必須是正式發明申請案(non provisional utility application)，不適用於再領證(reissue) 與再審查(re-examine) 專利 ●必須是上述前導計劃中所包括的約79項專利項目之一 ●申請案必須不包含超過3個獨立項與20個專利申請範圍 ●如欲提早公告需附上申請書 (petition) ●如果USPTO判定為超過一項的發明，申請人必須同意用電話做出選擇 雖然USPTO預估目前有25,000件審核中的專利符合加速審理的資格，但他們預計只受理最初的3000件申請以評估這項計劃的效益與工作量。至於有意提出申請者則需要審慎評估快速審查之外的其他利弊，例如提早公告，限縮的運用範圍與專利申請範圍等。這項計劃公佈的同時USPTO的局長 David Kappos 亦承諾將定期對外更新該計劃的進度，並將成立一個網上的交流平台讓大眾可以對此計劃提出意見。