“旅行青蛙”最近刷爆了朋友圈,实力圈了一大票粉。如此火爆的游戏却吸引山寨APP也来浑水摸鱼。日前,不论是苹果应用商店 App Store 还是谷歌的 Google Play,都出现了不少山寨应用。
什么“青蛙版的跳一跳”、“旅行青蛙中文版”等等盗版游戏纷纷冒了出来。结果,不是骗钱的就是非法收集用户信息的。这些APP因名字、图案十分相似,不少蛙爸蛙妈中招,甚至这些APP还处在下载量顶端的位置。
这些盗版APP不仅带给用户糟糕的体验,也让各大应用商店苦恼不已。
通常情况下,APP在上线时需要通过官方审核。上线市场之后,一款 App 究竟是不是和介绍中一样是很难判断的。人们往往只有下载使用之后才会发现自己上了当,这就给不少图谋不轨的开发商一个「捞一票就走」的机会。
当用户和APP商店发现之后再把盗版APP下架为时已晚,不法开发商这一波已经赚够了。
面对盗版横行的APP商店,Google 拿出自己的杀手锏,开始利用 AI 技术来解决这一问题。
在 1 月 30 日 Google 开发者博客中,Google 公布了他们在 2017 年利用新的机器学习技术来改变 Google Play 存在的问题。其中最重要的一方面,就是在用户尚未下载之前,提前发现一些不良 App 并做出处理。
不论是 Google 还是苹果,每天都有大量 App 进入商店,在过去的规则之下,难免会有一些钻空子的 App 进去商城,利用机器学习技术,可以直接对下面几种类型应用做出判断:
首先是山寨应用。这或许是最被大家熟悉并且讨厌的类型。一般而言,这种应用会在关键字上做出一些很「鸡贼」的设定从而获取到第时间搜索的流量,并引诱大家安装。利用机器学习技术,在对 App 图标和内容描述进行甄别后,Google 在 2017 年识别检测出 25 万个山寨 App。
第二大类就是不健康应用。有大量涉及血腥、极端暴力以及反社会非法内容,在人工审核的状态下难以发现,利用机器学习模型,可以帮助发现这些应用,并发现开发者相关信息,从而在上线之前即时有效的标记出这些内容。
第三种则是潜在有害应用。如果说前两类是在内容上让用户可感知的危害,那么潜在有害应用的危害用户不易觉察,类似于木马和钓鱼程序,它们往往会在用户使用之后损害设备,比如进行 SMS 欺诈,偷偷传输设备数据等。尽管这类程序数量并不算多,但鼓秋为了发现他们需要花很多时间,通过机器学习的算法,针对一些相关信息的过滤,Google 在 2017 年对 PHA 的拦截效率提升了 50%。
根据 statista 的数据,2017 年度,Google Play 应用数量超过 350 万个,App Store 也有 220 万个,无论对 Google 还是苹果而言,当下应用商店繁荣背后,对用户来说是既丰富却不友好的体验。
此次,Google利用AI来对付这类不符合上线的APP可谓是恰到好处。
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