Google hat einige Details veröffentlicht vom Sicherheits- und Datenschutzteam darüber, wie Google Play kuratiert wird und maschinelles Lernen eine große Rolle spielt.
Google verfolgt zwei grundlegende Ziele für Anwendungen im Spielladen: Sicherheit und Exposition. Das Sicherheits- und Datenschutzteam möchte Apps mit Malware aussortieren, macht sich aber auch Sorgen über Anwendungen, die weitreichende Berechtigungen verlangen, die möglicherweise nicht benötigt werden. Wenn wiederum gute Apps gefunden werden, die guten Praktiken folgen, möchte das Team, dass sie im Play Store vorgestellt werden.
Maschinen bilden Peer-Gruppen, um zu untersuchen, was Apps können und ob sie es tun sollten.
Dies erreichen sie unter anderem durch den Einsatz sogenannter „Peer-Gruppen“. Anwendungen mit ähnlichen Funktionen werden in Gruppen zusammengefasst. Apps wie Spotify und Pandora (zum Beispiel) unterscheiden sich voneinander, haben aber die gleichen Grundprinzipien Funktionen und dienen zum Streamen von Musik auf Ihr Android-Gerät unter Verwendung der jeweiligen Kontodaten Service. Das Gleiche gilt für Twitter und Facebook oder Apps wie Malbücher. Wenn sie die gleichen grundlegenden Dinge tun, werden sie in einen Topf geworfen. Dies macht es einfacher zu untersuchen, was die Apps tun, wie sie es tun und ob sie es überhaupt tun sollten.
Anschließend werden sie analysiert, um zu sehen, welche personenbezogenen Daten sie von Ihrem Gerät abfragen. Im Idealfall fordert jede App in einer Peer-Gruppe dieselben Arten von Informationen an und hat einen guten Grund dafür. Aber manchmal ist man ein Ausreißer. Google nennt als Beispiel eine Malbuch-App, die über GPS genaue Standortdetails abfragt. Bei anderen Malbuch-Apps ist dies nicht der Fall. Eine App, bei der dies der Fall ist, bedarf daher einer weiteren Überprüfung durch das Sicherheits- und Datenschutzteam.
Es gibt zu viele Apps bei Google Play, um dies manuell zu erledigen.
Da es bei Google Play zu viele Apps gibt, als dass Menschen dies effektiv tun könnten, hat Google einige Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt, um einen Großteil des Prozesses zu automatisieren. Deep-Learning-Algorithmen untersuchen die Sprache in der App. Daten darüber, was die App tut und wie sie funktioniert, werden vom Computer und vom Peer analysiert Gruppen selbst werden von diesen Maschinen basierend auf Dingen wie App-Metadaten und Textbeschreibungen sowie Metriken wie dem Benutzer erstellt installiert.
Google unternimmt viel, um zu verhindern, dass Malware über Google Play auf Ihr Telefon gelangt, aber es dient auch dazu, Entwickler über das komplexe (sehr) Berechtigungsmodell aufzuklären, das Android verwendet. Dies ist eine ziemlich coole Möglichkeit, Computer zu nutzen, die Benutzern und Entwicklern hilft, und es ist großartig, dass Google bereit ist, einige Informationen darüber zu teilen, wie es gemacht wird.