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。
歐盟執委會於2021年12月8日宣布「軟體開源授權及複用」決定（COMMISSION DECISION on the open source licensing and reuse of Commission software）。本決定規範執委會軟體之開源授權條件與複用方式，其軟體開源授權流程如下： 一、執委會依本決定（下同）第5條授予其軟體的開源授權證應為歐盟公共授權（the European Union Public Licence, EUPL），除因（1）適用第三方軟體的互惠條款，而強制使用其他開源授權證，或替代開源授權證比EUPL更便於人民使用該軟體；（2）適用第三方軟體之授權條款，存在多個開源授權標準（不含EUPL），則應優先選擇授予最廣泛權利的開源授權。 二、透過第8條對智慧財產權進行核實，包括：（1）軟體識別（2）對軟體的智慧財產權進行驗證；及（3）安全驗證。 三、依第6條規定將所有開源軟體置於資料庫，供公民、公司或其他公共服務有潛在利益者取得。 另外，依第四條規定，本規則不適用於以下情形：（1）因第三方智慧財產權問題，無法允許複用的軟體；（2）該原始碼之發布或共享，對執委會、其他歐洲機構或團體的資訊系統或資料庫安全構成實質或潛在風險；（3）因法律規定、契約義務或性質，其內容須被視為機密之軟體；（4）依（EC）1049/2001第4條所列之情形，包含但不限於：因公共利益、國家安全、隱私保護、商業利益、訴訟或審計之利益等，該軟體須被排除，或只能由特定之一方取得或管理；（5）委託由執委會進行研究產生之軟體，若公開將干擾臨時研究結果之驗證或構成拒絕註冊有利於執委會之智慧財產權的理由。
英國氣候變遷委員會發布「2024年減排進度報告」，提出溫室氣體減量之優先執行政策建議英國氣候變遷委員會（Climate Change Committee）於2024年7月18日依據《氣候變遷法》（Climate Change Act）向議會提交「2024年減排進度報告」（Progress in Reducing Emissions 2024 Report）。該報告提出多項政府為達成溫室氣體減量目標應優先執行之政策建議，重點內容如下： 1.調整政策以排除尚未成熟的低碳發電部署相關措施及其社會成本，以降低電價。 2.針對上屆政府推遲化石燃料車輛銷售禁令、決定20%家戶毋須淘汰化石燃料鍋爐，及免除房東提升租屋能效之義務等政策，應迅速恢復推動。 3.移除阻礙熱泵、電動車充電樁及陸域風電等關鍵技術部署的行政障礙。 4.提出公部門建築去碳之完整多年期戰略計畫。 5.改善再生能源差價合約（contracts for difference）競標機制的設計與執行。 6.提供政策支持以加速產業電氣化，促進多數產業轉向使用電熱技術。 7.加強植樹造林及泥炭地復育。 8.確立大規模部署人為工程碳移除技術（engineered removals）的商業模式，以實現2030年，每年移除至少500萬噸二氧化碳目標。 9.就全國推動淨零轉型所需之勞工技能進行全面評估與規劃。 10.強化國家氣候變遷調適政策，設定明確且可衡量之目標，以作為其他重大政策之制定基礎。 總體而論，英國的溫室氣體減量目標正面臨難以達成的重大風險，政府應迅速採取行動，並優先執行氣候變遷委員會所提出之政策建議。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。