美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」
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。
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鄭岱宜
法律研究員 編譯整理
NSA Releases Guidance on How to Protect Against Software Memory Safety Issues, National Security Agency, https://www.nsa.gov/Press-Room/News-Highlights/Article/Article/3215760/nsa-releases-guidance-on-how-to-protect-against-software-memory-safety-issues/ (last visited Jan. 30, 2023).
阮韻蒨，〈美國公布實施零信任架構相關資安實務指引〉，科技法律研究所，2022/09，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8885&no=64（最後瀏覽日︰2023/01/30）。
Spitzencluster-Wettbewerb由德國聯邦教育與科學部（Bundesministerium für Bildung und Forschung，BMBF）自2007年起開始推行，屬該國高科技戰略2020（hightech-strategie 2020）之政策配套措施之一，更是歐盟發展歐洲研發區位計畫（European Research Area）之一環。所謂聚落係建立在德國傳統工業區位分布上，利用群聚效應因應產業技術發展的複雜問題（產業問題非單一技術可解決），使各具專長之學研機構與企業共同分享產業問題研議出解決方案，分擔研發風險與成本等，增強合作效率，促進產業創新及升級。聚落多以成立協會（association）為主，平均每一聚落有近70個企業參與，原則上開放跨國參與者參與聚落之產學合作，並對會員收取會費。 本計畫作為重要的區域產學研合作計畫，乃承襲自德國過去不斷推動的區域產學研合作計畫，其特色是採取競爭方式選出德國境內優秀之聚落，並補助其相關研發計畫。自2007年至2015年間，已有三次選拔，並選出共15個領先聚落，分別涉及領域橫跨航太、資通訊、能源、生技等技術發展。至2015年為止總計已補助超過1300個計畫。2015-2017年將規劃有三次選拔，每回合挑選至多10個聚落獲得補助。目前本計畫已補助3.6億歐元預算，至2017年底將再投入5億歐元預算。
英國商業、能源及產業策略部要求中資公司出售其於英國所收購晶圓公司的股份英國商業、能源及產業策略部（Department for Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS）於2022年11月16日發布行政命令，以國家安全為由要求登記於荷蘭的中資公司Nexperia BV出售其於2021年7月收購之Nexperia Newport Limited（NNL）（原Newport Wafer Fab）至少86%的股份。 NNL擁有英國最大的晶圓製造工廠，其每月生產約32,000片晶圓，並大多出口至亞洲用以生產半導體。今（2022）年5月英國政府發現中國政府擁有Nexperia BV的母公司聞泰科技大約30％之股份後，即依《2021年國家安全與投資法》（National Security and Investment Act）第26條調查Nexperia BV於2021年7月收購NNL之行為，並認為該行為恐使NNL的半導體生產技術與知識（technological expertise and know-how）外流至中國，進而損害英國利益。同時，該行政命令亦提及NNL工廠位置靠近英國重要之南威爾斯半導體產業聚落，若讓Nexperia BV繼續經營該工廠，將使Nexperia BV能輕易的接觸相關生產技術與知識，佐以Nexperia BV母公司與中國政府的關係，恐有危害英國國家安全之虞。 Nexperia BV表示將提出訴願以推翻該行政命令。惟英國下議院外交事務專責委員會（Foreign Affairs Select Committee）主席表示，英國不會將關鍵基礎設施轉移給一家與中國政府有明確往來的公司，以確保其戰略資產不會因短期利益而落入獨裁國家手中；並補充說明，此一決定亦代表英國政府將更重視國家安全，同時避免具有領先地位的科技公司與研究落入競爭對手。
印度為促進新創公司發展 將不予受理軟體專利申請案印度「專利設計與商標管理局」（Controller General of Patents, Designs and Trademarks）於2016年2月19日發佈最新的「審查電腦相關之發明專利準則」（Guidelines for Examination of Computer Related Inventions, CRIs），決定在專利申請之審查程序中落實印度於1970年所制定的專利法(Patents Act, 1970)之意旨，未來當局將不再受理與電腦相關的軟體專利申請案。印度《專利法》第3條第k項排除本質上為數學演算法、商業方法與電腦程式運算法則等申請案之可專利性（Patentable）。該規定在印度《專利法》於2002年、2004年與2005年修法過程中，雖面臨各方利益團體試圖影響國會立法放寬法定可專利性範圍的壓力，但仍然為印度國會（Bhārat kī Sansad）所保留。 然而，印度「專利設計與商標管理局」卻於2015年8月21日發佈違反《專利法》意旨的CRIs，導致軟體專利的可專利性被實質上放寬。一般認為開放申請軟體專利的政策將會阻礙新創公司的發展，並有利於所謂「專利主張實體」（Patent Assertion Entity, PAE）藉大量軟體專利向一般公司提起訴訟或請求授權金，導致印度當局遭受國內新創軟體公司與相關非政府組織的激烈抗議。 「自由軟體法律中心」（Software Freedom Law Center, SFLC）與「印度軟體產品圓桌會議」（Indian Software Product Industry Round Table, iSPIRT）等機構即代表眾多新創公司與學術界人士上書印度「總理辦公室」（Prime Minister’s Office），請求政府對2015年8月發佈的CRIs進行檢討。SFLC等組織的積極作為，成功說服印度當局作出暫緩該高度爭議的CRIs生效之決定。代表SFLC等組織的專家表示，印度的軟體已受到《著作權法》與《營業秘密法》的足夠保障，進一步開放發明人申請軟體專利只會對該國軟體產業並無助益。 印度當局與相關團體在數個月間密集的進行研議，終於在2016年2月決定修正原先發佈的CRIs，使其回歸印度《專利法》不開放軟體專利申請的立法意旨。
世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」（Ethics and governance of artificial intelligence for health）指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景，而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外，並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心，最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則： 一、保護人類自主性（autonomy）：本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權，而人工智慧只是輔助功能，無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益：人工智慧不應該傷害人類，因此須滿足相關之事前監管要求，同時確保其安全性、準確性及有效性，且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性（intelligibility）：開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定，故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬（responsibility）與問責制（accountability）：人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜，關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰，故須存在有效之機制來確保問責，也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性（inclusiveness）與衡平性（equity）：應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用，無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇，且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性（responsive）及可持續性之人工智慧：人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待，且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。