英國通過《2018自動與電動車法》
英國於2018年7月通過自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018)，對自動與電動車輛之定義、保險議題以及電動車充電基礎設施進行規範。
針對自駕車之保險議題，該法採取「單一保險人模式」(Single Insurer Model)，無論是駕駛人自行駕駛或自動駕駛，駕駛人均應購買自駕車保險，讓所有用路人對於可能之安全事故均有保險可涵蓋並追溯責任。本法其他重要規定如下；
- 本法未直接賦予自駕車(Automated vehicle)明確定義，管理方式係由主管機關自行認定並建立清單。本法僅要求清單內之車輛應設計或調整為至少於某些特定狀況能安全行駛之自動駕駛模式。
- 已納保之自駕車行駛時所造成之損害，將由車輛之承保公司負擔損害賠償責任。
- 未納保之自駕車若發生事故，則車主應負擔損害賠償責任。
- 若由保險人負損害賠償責任，則受害人將可依現行法規提出損害賠償請求。保險人則可依普通法與產品責任相關規定，向應對事故負責之單位或個人提出損害賠償請求。
於電動車充電基礎設施之部分，該法之目的則是確保公共充電站適用於所有市面上之電動車輛，並就費用、付費方式以及相關安全標準進行規範，以增進消費者之信任。該法第20條並授權主管機關訂定相關授權辦法，以達上述目標。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
余和謙
法律研究員 編譯整理
Google 在2007年4月買下DoubleClick之後，競標落敗的微軟連同其他Google對手，控告Google和DoubleClick的結合，恐怕有壟斷之嫌，因此引來FTC和歐盟執委會的調查。 Google此前已經於去年12月首先取得美國聯邦貿易委員會的併購核準。歐盟執行委員會(EUropean Commission；EC)則於日前宣布通過無條件批准Google以31億美元收購線上廣告業者DoubleClick的購併案。 另據CNN Money網站報導，歐盟執委會通過雙方合併，主要基於沒有重大證據顯示，雙方的結合將會削弱微軟(Microsoft)、雅虎(Yahoo!)、美國線上(AOL)等競爭對手的生存空間；其次，Google和DoubleClick彼此並不存在競爭關係，雙方合併對線上廣告市場的競爭，不至於帶來負面的衝擊。 不過，提倡保護個人隱私的組織反對該收購交易，他們認為Google與DoubleClick合併之後，使兩家公司更容易獲取消費者個人資訊。但是歐盟執委會表示個人隱私權問題並非是否同意兩家公司合併的考量事項。 在得到歐盟方面正式核準之後，Google將會正式採取行動併購DoubleClick，將其線上廣告的經營，從文字廣告拓展至顯示廣告(display advertisement)領域。但在這塊線上廣告市場的步步進逼，勢必會刺激微軟加速買下雅虎的決心。
美國資訊安全分析新挑戰：巨量資料（Big Data）之應用在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。