日本修訂《教育資訊安全政策指引》以建構安全的校園ICT環境
日本文部科學省於2022年3月發布「教育資訊安全政策指引」（教育情報セキュリティポリシーに関するガイドライン）修訂版本，該指引於2017年10月訂定，主要希望能作為各教育委員會或學校作成或修正資訊安全政策時的參考，本次修訂則是希望能具體、明確化之前的指引內容。本次修訂主要內容如下。
（1）增加校務用裝置安全措施的詳細說明：
充實「以風險為基礎的認證」（リスクベース認証）、「異常活動檢測」（ふるまい検知）、「惡意軟體之措施」（マルウェア対策）、「加密」（暗号化）、「單一登入的有效性」（SSOの有効性）等校務用裝置安全措施內容敘述。
（2）明確敘述如何實施網路隔離與控制存取權的相關措施：
對於校務用裝置實施網路隔離措施，並將網路分成校務系統或學習系統等不同系統，若運用精簡型電腦技術（シンクライアント技術）則可於同一裝置執行網路隔離。另外，針對校務用裝置攜入、攜出管理執行紀錄，並依實務運作調整控制存取權措施，例如安全侵害影響輕微者則可放寬限制以減輕管理者負擔。
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美國懷俄明州眾議院（Wyoming House of Representatives）於2018年2月19日無異議地表決通過HB0070法案，該法案將鬆綁功能代幣（utility token）於懷俄明州證券法（Securities Act）之限制。該法案將送往參議院，若順利通過並經州長簽署核准，將於2018年7月1日生效，使懷俄明州成為友善的區塊鏈投資環境，預計吸引大量新創事業於該州進行首次代幣眾籌（Initial Coin Offerings, ICO）。 該法案針對功能代幣設有三種要件，僅於符合三種要件者始能作為法案所稱的功能代幣，得免受證券法規管。三種要件分別為：一、功能代幣之開發者和發行者不得將代幣作為投資而行銷；二、該代幣須可作為換取商品或服務之對價；三、該代幣之開發者或發行者不得主動進行附買回協議（repurchase agreement）或任何有意操縱代幣二級市場之價格之協議或策劃。 此外，懷俄明州另有三部有關區塊鏈之法案亦正待審議，包含同樣甫經眾議院通過之HB0019法案，使加密貨幣免受懷俄明州貨幣傳輸法（Money Transmitters Act）規範，有望可使加密貨幣在懷俄明州進行交易或交換。此外，正於眾議院進行二審的HB0101法案預計將修正懷俄明州商業公司法（Business Corporations Act），開放公司得使用區塊鏈來儲存資料並進行內部聯繫。又，尚待眾議院審議的SF0111法案預計使加密貨幣免於受州財產稅法之規範。
在美國競業禁止修法趨勢下，雇主可採取的配套措施——–不可避免揭露原則？美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）於2023年1月提出一項提案，將使所有競業禁止條款無效，惟提案尚未確定。儘管FTC同意該提案將影響對雇主的保護，但也指出營業秘密法已為雇主提供了保護其營業秘密的配套，其中「不可避免揭露原則」（the “inevitable disclosure” doctrine）或許將成為競業禁止協議之替代方案。 不可避免揭露原則是指當公司認為前僱員於新公司任職，將不可避免地使用前公司之營業秘密時，可向法院聲請禁止前僱員至新公司任職。法院通常會考慮下列三個因素，以決定是否基於不當使用營業秘密之「威脅」而授予禁制令救濟，包括： 1.前後雇主是否為提供相同或非常相似服務的直接競爭對手； 2.前僱員的新職位是否與原職位雷同，以至於無法合理地期待該僱員在不利用其前雇主之營業秘密的情況下，能履行其新的工作職責； 3.所涉及的營業秘密對於前後雇主是否都具有相當之價值。 雖然部份州法院指出根據其州法，得適用不可避免揭露原則，但各界對於雇主能否向聯邦法院根據《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act, DTSA）援引該原則仍未達成共識。儘管如此，部份聯邦法院強調雇主須明確說明前僱員為何將不可避免地使用或揭露其營業秘密，僅證明前僱員在工作期間獲得機密資訊，並隨後於競爭公司擔任類似職位，不足以證明前僱員將不可避免地使用前公司之營業秘密。 綜上所述，不可避免揭露原則可以防止前僱員不當使用其營業秘密的威脅，但由於聯邦法院對於能否援引該原則的標準仍不明確，僅指出不可避免揭露原則將使雇主面臨較高的舉證要求，故其是否能成為競業禁止協議的替代方案，仍有待觀察。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。
歐盟新提出之《數位服務法》將針對科技巨擘實施更加嚴格之規定歐盟委員會在2020年1月提出之工作計畫中，即表示2020年第四季度將會提出新的《數位服務法案》《Digital Services Act》，以因應新興數位時代下的歐洲。 2020年10月29日歐盟競爭事務專員表示，幾個科技巨擘針對每天蒐集大量訊息並加以過濾篩選，最後傳遞予公眾有限數量消息的過程，將必須採取更多措施以清除非法及有害的內容，此舉旨在解決與大型社交媒體平台相關之兩大問題，即仇恨言論之傳播以及傷害社會公共對話與民主之言論。 該法案將規範科技公司須針對其行為製作報告，並告知使用者，他們所看到的廣告是由誰付費進行投放、為什麼他們會成為這支廣告的目標對象。蓋因科技公司之數位平台先是無償蒐集使用者個人資料及偏好，再針對這些資料進行分析後，對使用者量身訂製廣告行銷策略，最後科技公司依靠此套方法賺進大量廣告收益，例如，臉書與Google在2018年的廣告收入佔據總收入百分之九十八及百分之八十五以上。 該法案亦將針對科技公司篩選訊息，最後有選擇性的發送特定訊息予社會大眾及量身訂製置入廣告之行為，設立明確規則，羅列應作為或是不作為之清單。例如禁止推銷自己的服務，蓋阻止競爭對手向消費者提供更好的交易服務，等同於變相阻止消費者享受自由競爭和創新的成果；故將先設立協調一致之調查框架，提供一套統一的規則以調查數位服務市場已存之結構性問題，而後在必要時可以採取相關行動，使市場更加具有競爭力。歐盟預計將於2020年12月2日宣布《數位服務法》草案，在正式立法之前，會再與歐盟國家取得一致共識。