机器学习助力：谷歌Play商店2020年检出近百万违规应用
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。
（来自：Google Security Blog）
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。