Firma Google opublikowała kilka informacji od zespołu ds. Bezpieczeństwa i prywatności na temat tego, w jaki sposób Google Play jest wyselekcjonowany, a uczenie maszynowe odgrywa dużą rolę.
Google ma dwa podstawowe cele dotyczące aplikacji w Sklepie Play: bezpieczeństwo i narażenie. Zespół ds. Bezpieczeństwa i prywatności chce usunąć aplikacje ze złośliwym oprogramowaniem, ale martwią się także aplikacjami, które wymagają szerokich uprawnień, które mogą nie być potrzebne. Z kolei, gdy zostaną znalezione dobre aplikacje zgodne z dobrymi praktykami, zespół chce, aby pojawiły się w Sklepie Play.
Maszyny budują grupy rówieśnicze, aby zbadać, co mogą zrobić aplikacje i czy powinny to robić.
Jednym ze sposobów, w jaki to robią, jest użycie tak zwanych „grup rówieśniczych”. Aplikacje o podobnych możliwościach są grupowane razem. Aplikacje takie jak Spotify i Pandora (na przykład) różnią się od siebie, ale mają te same podstawowe funkcje i są zaprojektowane do strumieniowego przesyłania muzyki do Androida za pomocą szczegółów z konta w każdej usłudze. To samo dotyczy Twittera i Facebooka lub aplikacji takich jak kolorowanki. Kiedy robią te same podstawowe rzeczy, zostają zlepione. Ułatwia to badanie tego, co robią aplikacje, jak to robią i czy w ogóle powinny to robić.
Następnie są analizowane, aby zobaczyć, czego żądają od twojego urządzenia, jeśli chodzi o dane osobowe. Idealnie byłoby, gdyby każda aplikacja w grupie rówieśniczej żądała tego samego rodzaju informacji i miała ku temu dobry powód. Ale czasami będzie to wartość odstająca. Google podaje przykład aplikacji do kolorowania, która żąda szczegółowych informacji o lokalizacji za pośrednictwem GPS. Inne aplikacje kolorowanek tego nie robią, więc jedna z nich będzie podlegać dalszej analizie przez zespół ds. Bezpieczeństwa i prywatności.
W Google Play jest zbyt wiele aplikacji, aby zrobić to ręcznie.
W Google Play jest zbyt wiele aplikacji, aby ludzie mogli to zrobić skutecznie, dlatego Google zastosował pewne techniki uczenia maszynowego, aby zautomatyzować większą część procesu. Algorytmy głębokiego uczenia się badają język w aplikacji, dane o tym, co robi aplikacja i jak to jest analizowane przez komputer, a same grupy rówieśnicze są budowane przez te maszyny na podstawie takich rzeczy jak metadane aplikacji i opisy tekstowe, a także dane takie jak użytkownik instaluje się.
Google robi wiele, aby złośliwe oprogramowanie nie dostało się na Twój telefon za pośrednictwem Google Play, ale ma to również na celu edukowanie programistów na temat złożonego (bardzo) modelu uprawnień, z którego korzysta Android. to całkiem fajny sposób korzystania z komputerów, które pomagają użytkownikom i programistom, i wspaniale, że Google chętnie dzieli się informacjami na temat tego, jak to się robi.
