Android 2017資安報告：機器學習技術檢測出超過6成的潛在惡意軟體

Google近日釋出2017年度 Android資安報告，報告中指出，有60.3%的潛在有害的應用（Potentially Harmful Applications，PHAs），是透過機器學習技術檢測出來的，Google Play Protect服務透過機器學習技術，即時在使用者的裝置上偵測可疑的惡意軟體和新威脅。

早在2016年Google的資安檢測系統就加入了機器學習技術，來協助偵測和分類行動裝置上的威脅，從過去數十萬個惡意活動學習，從去年開始，Google更加強了機器學習演算法，加入了Google所有平臺上的惡意活動知識和採用多個不同的技術，演算法分析了上百個惡意活動的訊號，並且除了偵測活動之外，也開始追溯應用程式的來源和營利模式等。

甚至，Google透過深度神經網路建立新的偵測模型，將多個訊號和權重同時輸入，模型會自動轉譯出潛在惡意軟體和惡意軟體的關聯性，這個進展能夠將相似的惡意軟體分群，最後，再由資安專家人工審視結果，將確認過的資訊放回Protect服務，如此一來，更能夠透過相似性找出未知的威脅。

Protect服務在超過20億臺的設備上執行，檢測和監控所有的惡意活動，每天自動審核超過500億個應用，Google表示，去年該自動審核機制過濾了將近3,900萬個可疑的惡意軟體。

Google指出，Play Protect服務每天至少會自動執行一次檢驗Android設備有無潛在有害應用的任務，而用戶也可行手動執行檢驗工作，而Google發現，過去將近35％的新惡意軟體安裝都是發生在裝置離線時，因此，為了解決這項問題，去年10月開始，該服務新增了離線掃描的功能，成功地阻止了1千萬個惡意軟體。

此外，報告中也指出，相比從第三方來源下載應用的設備，只從Google Play下載應用的Android設備中，潛在的惡意軟體少了9倍，由於Product服務可以在發現惡意軟體後，從Play商店刪除該惡意軟體，因此，大幅地減少使用者安裝惡意軟體的可能性。