人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）
人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。
AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本內閣網路安全中心（内閣サイバーセキュリティセンター）於2018年7月25日發布關鍵基礎設施資訊安全策略第4次行動計畫修正版。此次修正重點，係將「機場（空港）」新增為關鍵基礎設施領域，其目的在於確保機場安全、提供機場乘客與相關人員快速且正確的資訊、避免飛機行李的檢查與運送停止或延遲。 而確保「機場」資安的關鍵基礎設施事故報告與服務維持的指南，則為2018年4月1日發布之「確保機場資訊安全的安全指南第1版（空港分野における情報セキュリティ確保に係る安全ガイドライン第1版）」。 該確保機場資訊安全的安全指南，係參考日本於2015年5月發布之關鍵基礎設施資訊安全對策優先順位參考指南（重要インフラにおける情報セキュリティ対策の優先順位付けに係る手引書第1版）制定，以規劃（Plan）—執行（Do）—查核（Check）—行動（Action）的觀點建立管理與應變對策，將IT障礙分為故意（接收可疑的郵件、內部員工的故意行為、偽造使用者ID、DDos攻擊、非法取得資訊等）、偶發（使用者操作錯誤、使用者管理錯誤、外部受託方的管理錯誤、機器故障、執行可疑的檔案、閱覽可疑的網站、系統的脆弱性、受到其他關鍵基礎設施事故的波及）、環境（災害、疾病）等三大原因，並訂定日本主要的機場與機場大樓業者的責任範圍、適用的個資保護制度、IT安全評估與認證制度、資安稽核制度、資安管理政策及資安控制措施的建議事項。
LPL與華映在美侵權訴訟–加州法院駁回部份主張韓國樂金飛利浦（LPL）在美國加州控告華映（CPT）專利侵害案，自2002年8月起，至今已纏訟五年之久。 LPL控告CPT侵害其4件Side-mount專利（US6,002,457、US5,926,237、US6,373,537、US6,020,942），與2件Process專利（US4,624,737、US5, 825,449）。華映表示，前4件被加州法院以欠缺依據駁回。對此判決，華映表示欣慰。 LPL與華映之間的專利侵權訴訟爭議不休。華映強調，其在尊重智慧財產權的理念下蒐集證據進行因應，加州法院雖以LPL所提Side Mount訴訟欠缺依據（Lack of Standing）下令駁回LPL訴訟，但就另二件Process專利部份，目前法院對於雙方所提交之post trial motion作出部份同意及部份駁回的決定（Order），但法院尚未做出正式判決。 彭博社報導已傳出，美國洛杉磯聯邦法院網站已公佈裁決文，並同意LPL對華映加重侵權賠償的請求，以及持續侵權與判決前和判決後之利益與法律費用賠償。但並未透露加重賠償之確切金額。就此，華映發表聲明指出，對法官准許LPL部分訴求的初步決定，感到遺憾。華映表示其已掌握證據，待收到法院正式判決後將積極因應，且不排除上訴。
美國國防部發布《國防部資訊技術發展戰略》，以促進IT變革並為未來奠定基礎美國國防部（Department of Defense, DoD）於2024年6月25日發布「關鍵點：國防部資訊技術發展戰略」（Fulcrum:DoD Information Technology (IT) Advancement Strategy），將持續促進DoD之IT變革，並為未來奠定基礎。 本戰略描述作戰人員在推動IT方面應達成之目標與重要性，並列出提供聯合作戰IT能力、資訊網路與運算現代化、最佳化IT治理、栽培第一數位人力等四大目標（Line of Effort, LOE），簡述如下： （1）提供聯合作戰IT能力（Provide Joint Warfighting IT Capabilities）：在現今不斷變化且充滿競爭的全球環境中，該目標以使用者為中心，提供具功能性、可擴增、永續且安全之IT功能。並以改善作戰人員可用資訊為重點，以利在快節奏、多領域（multi-domain）作戰中獲得決策與競爭優勢。 （2）資訊網路與運算現代化（Modernize Information Networks and Compute）：該目標著重於迅速滿足任務與商務需求，利用卓越技術與以資料為中心的零信任（Zero Trust）資通安全方法，提供安全且具更快資料傳輸速度、更低延遲與高度彈性的現代化網路。 （3）最佳化IT治理（Optimize IT Governance）：該目標將提高傳送效率、節省成本，且透過從治理到資料獲取系統的簡化政策，以轉變治理制定更好的決策，包括使用強大資料功能。 （4）栽培頂尖的數位人才（Cultivate a Premier Digital Workforce）：該目標將確保作戰人員為新興技術之布署做好準備，並持續致力於識別、招募、發展並留住最佳數位人才。其擴展DoD網路人力框架（DoD Cyber Workforce Framework, DCWF），著重於更廣義的數位人力，包括資料、人工智慧、軟體工程的工作角色。
加拿大運輸部發布自駕系統測試指引2.0，為建立全國一致的實驗準則加拿大運輸部（Transport Canada）於2021年8月6日發布「自駕系統測試指引2.0」（Guidelines for Testing Automated Driving Systems in Canada Version 2.0），建立全國一致的最佳實踐準則，以指導配有自動駕駛系統（Automated driving systems, ADS）之車輛能安全地進行實驗。根據從國內外測試活動中取得的經驗及教訓，對安全措施進行更新，內容包括： 一、實驗前的安全考量：探討在開始實驗之前應考量的安全注意事項，包括（1）評估實驗車輛安全性、（2）選擇適當的實驗路線、（3）制定安全管理計畫、（4）安全駕駛員與培訓、（5）民眾溝通及提高意識、（6）確保當地執法單位及緊急應變人員瞭解實驗活動。 二、實驗中的安全管理：討論在實驗過程中應重新檢視的安全考量，包括（1）使用分級方法進行測試、（2）調整安全管理策略、（3）制定事件和緊急應變計畫與步驟、（4）安全駕駛員的角色及職責、（5）遠端駕駛員和其他遠端支援活動的安全考量、（6）在沒有安全駕駛員的情況下進行實驗、（7）與其他道路使用者的安全互動、（8）與乘客的實驗、（9）定期報告及資訊共享。 三、實驗後應注意之事項：在結束其測試活動後應考量的因素，包括報告實驗結果、測試車輛及其部件的出口或處置。如果測試車輛是臨時進口的，則在測試完成後可能需要將其銷毀或捐贈。 該測試指引僅適用於臨時實驗，而非永久的市場部署，加拿大運輸部將繼續更新該測試指引及其他文件和工具，以支持加拿大道路使用者的安全。