Google靠機器學習幫忙找出Google Play上的惡意程式

Google本周表示，為了能進一步掌控Google Play上的程式品質，已開發一機器學習演算法來比對程式，取代了傳統上需要人力支援的部份。

Google保護Android用戶的作法是分析Google Play上每個程式的隱私與安全性，再於其他同樣性質的程式加以比對，以確定該程式可提供正確的功能並尊重使用者隱私。例如分析大量的繪本程式之後就會知道這類的程式通常不需要知道使用者的精確位置，反之導航程式多半需要存取GPS功能並得知使用者位置。

要建立程式對等組（peer group）其中一個辦法就是建立各種固定類別，並把每個程式分配到一個或多個類別中，例如工具、生產力或遊戲等，但這樣的分類可能太粗糙，跟不上日新月異的行動程式，而且手動規畫及維護這些類別不但枯燥，也容易出錯。

因此，Google開發了一個可具備上述能力的機器學習演算法，利用深度學習以及程式的元資料來找出擁有類似功能的對等組，這些對等組就可用來比對其他程式的行為或要求是否適當，Google團隊亦能依據成果來決定是否推廣或注意某些程式，或是用來協助開發人員改善程式的隱私與安全能力。

Google將app依他們的屬性特色分群，例如分為音樂、電子郵件或與時間相關的程式群，比對程式和其他相關程式是否有異常或不一樣之處。（下圖，來源：Google）

Google持續改善Google Play的安全性，根據今年3月發表的Android年度安全報告（2016 Android Security Review），Android用戶自Google Play安裝到有害程式的機率已從2015年的0.15%下滑到去年的0.05%。