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机器学习助力:谷歌Play商店2020年检出近百万违规应用

2021-04-22 14:04 · 稿源: cnbeta

与苹果 iOS 相比,谷歌 Android 生态相对更开放一些。但是在 Play 商店应用的审核上,它似乎也没有 App Store 那么严格。考虑到无法逐一检查开发者提交的每一款应用,多年来谷歌一直在努力提升机器学习(ML)技术和人工智能(AI)算法的 App 筛查水平。近日,谷歌披露了最新的数据,可知相关技术在 2020 年取得了瞩目的成果。

为增强谷歌 Play 商店的安全与完整性,前置防范依然是最重要的一环。与此同时,谷歌还拥有一套自动化的流程,能够对新提交审核的 App(以及商店内现有的 App)进行扫描。

得益于机器学习能力的不断增强,这套 App 审查流程已在 2020 年检出超过 96.2 万的违规应用,同时封禁了约 11.9 万个恶意 / 垃圾 App 的开发者账户。

即便以谷歌生态的庞大体量来看,这样的数字也足以给我们留下深刻的印象。如果有 Android 恶意软件漏网 —— 从发送垃圾广告邮件、到未经授权的购买 —— 后续显然会对大量用户造成实质性的伤害。

此前,谷歌已曝出多起应用审核的漏网事件。虽然这家科技巨头也会对 Android 恶意软件采取高压治理措施,但通常也只能在收到相关报告后才亡羊补牢。

此外,由于某些类型的 App 的敏感性质,应用商店更需要确保通过严格的人工审核流程(比如 COVID-19 / 选举相关的 App)。

作为应对,该公司已经制定并落实了新的政策,以更好地保护用户的隐私与安全。

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