谷歌正在使用机器学习来对play store上的好应用和坏应用进行分类
由于操作系统的开放性，安卓系统的安全性一直是谷歌面临的挑战。但近年来，该公司在打击恶意软件和漏洞攻击方面取得了进展，这在一定程度上要归功于使用机器学习和人工智能在用户安装前发现问题应用。如今，该公司已经详细描述了如何使用一种称为对等分组（peer grouping）的技术来帮助保持游戏商店纯粹的好玩性。
对等分组是一个非常简单的想法。谷歌的工程师说，通过比较执行类似任务的应用程序的数据，他们可以确定哪些应用程序需要隐藏。例如，如果你正在研究一组20个计算器应用程序，那么请求允许访问你的麦克风、位置和电话簿的应用程序可能是不好的。谷歌的新系统会自动对其进行标记，然后安全工程师们会蜂拥而至，仔细查看。
通过机器学习，Google可以使用对等分组来扫描正在被大量加载到Play商店的应用程序。一系列的指标用于将应用程序分组到集群中，包括它们的描述、它们的元数据（例如，文件大小有多大）以及它们的安装次数等统计信息。为每个应用程序创建了一个新的对等组，正如谷歌所说，使用“生产力”和“游戏”等固定类别“过于粗糙和僵化”，无法跟上应用程序世界不断变化的差异。同样，手工分组也会花费太长时间。一旦分组，坏苹果就可以从桶里挑出来。
谷歌安全与隐私团队的马丁·佩利坎（Martin Pelikan）通过电子邮件解释说：“我们关注可能对用户隐私产生负面影响的信号，比如与核心应用功能无关的权限请求，以及实际观察到的行为。”例如，手电筒应用程序可能不需要访问用户的地址簿或用户**的精确硬件标识符。许多其他应用程序可能也是如此，比如打开设备前置摄像头的‘镜像’应用程序。”
像这样的技术似乎正在改变谷歌。在最近一次Android安全年度评估中，从官方Play商店安装有害应用的用户比例从2015年的0.15%下降到2016年的0.05%。
然而，来自同一评论的数据突显了一个事实，即谷歌必须关注更多的攻击向量，而不仅仅是官方渠道。许多用户——尤其是中国用户——都是从另类应用商店安装安卓应用，而安卓并没有控制这些应用商店。考虑到这些因素，安装不良应用程序的人数实际上略有上升，从2015年的0.5%上升到2016年的0.7%。机器学习似乎只能起到这么大的作用。
- 发表于 2021-05-29 01:40
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- 分类：互联网
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