Google меняет метод анализа безопасности приложений

Компания Google раскрыла детали своего нового алгоритма машинного обучения, разработанного и внедренного для лучшего отсева приложений в Google Play, которые могут поставить под угрозу хранящиеся на устройстве данные или конфиденциальность их владельца, пишет Threatpost.

Технология, названная Peer Group Analysis, выявляет потенциально опасные приложения, сравнивая новые поступления в Google Play с программами, которые уже были признаны безопасными по ряду характеристик.

«Чтобы защитить наших пользователей и помочь разработчикам ориентироваться в столь сложной среде, Google анализирует данные о том, как каждое приложение в Google Play влияет на приватность и безопасность. Затем, мы сравниваем это приложение с их функциональными аналогами (functional peers), то есть с другими программами, обладающими сходными функциями», — говорят представители Google. «Благодаря группировке аналогичных приложений, мы можем откалибровать наше понимание ожиданий пользователя, а также адекватно задать границы поведения, которые могут быть сочтены небезопасными или нарушающими конфиденциальность».

Один из самых распространенных факторов риска в экосистеме Android — это приложения, которые запрашивают больше разрешений чем необходимо для нормальной работы. Google говорит, что новый алгоритм устраняет косность, которая возникала из-за применения старых методов классификации по категориям. Кроме того, он способствует гораздо более эффективному поиску потенциально опасных приложений, которые загружаются в Google Play абсолютно чистыми, а затем, после прохождения этапа сканирования, обновляются, получая новые, опасные функции.

«Наш подход подразумевает использование технологии глубинного обучения для идентификации аналогичных приложений, близких по функциональности. Он подразумевает анализ метаданных, текстовых описаний, а также статистической информации, например, количества установок», — говорят представители Google. «Изучение групп аналогичных приложений позволяет выявлять отклонения от нормы как в разрешениях, запрашиваемых каждым приложением, так и в их поведении при работе. Такие аномалии потенциально могут поставить под удар безопасность или конфиденциальность пользователя».

Автор:	Softodrom.ru
Дата:	17.07.2017 02:01