Google은 보안 및 개인 정보 보호팀으로부터 Google Play의 큐 레이션 방식에 대한 세부 정보를 공개했으며 머신 러닝은 큰 역할을합니다.
Google은 Play 스토어에서 애플리케이션의 안전과 노출이라는 두 가지 기본 목표를 가지고 있습니다. 보안 및 개인 정보 보호 팀은 맬웨어가있는 앱을 제거하려고하지만 필요하지 않은 광범위한 권한을 요구하는 응용 프로그램에 대해서도 우려하고 있습니다. 또한 모범 사례를 따르는 우수한 앱이 발견되면 팀은 해당 앱이 Play 스토어에 추천되기를 원합니다.
머신은 피어 그룹을 구축하여 앱이 수행 할 수있는 작업과 수행해야하는 작업을 연구합니다.
그들이하는 방법 중 하나는 "피어 그룹"을 사용하는 것입니다. 비슷한 기능을 가진 응용 프로그램이 함께 그룹화됩니다. 예를 들어 Spotify 및 Pandora와 같은 앱은 서로 다르지만 기본 기능은 동일하며 각 서비스마다 계정의 세부 정보를 사용하여 Android로 음악을 스트리밍하도록 설계되었습니다. 트위터와 페이스 북 또는 색칠하기 책과 같은 앱에서도 마찬가지입니다. 그들이 같은 기본 일을 할 때, 그들은 함께 덩어리가됩니다. 이를 통해 앱이 수행하는 작업, 수행 방식 및 수행해야하는 사항을 쉽게 연구 할 수 있습니다.
그런 다음 개인 데이터와 관련하여 장치에서 요청한 내용을 확인하기 위해 분석됩니다. 이상적으로, 피어 그룹의 모든 앱은 동일한 유형의 정보를 요청하고 그럴만한 이유가 있습니다. 그러나 때로는 하나가 이상 치가됩니다. Google은 GPS를 통해 훌륭한 위치 정보를 요청하는 색칠 공부 앱의 예를 제공합니다. 다른 색칠 공부 앱은이 작업을 수행하지 않으므로 보안 및 개인 정보 보호 팀의 추가 검토가 필요할 수 있습니다.
Google Play에 직접이를 수행하기에는 너무 많은 앱이 있습니다.
Google Play에는이 기능을 효과적으로 수행 할 수있는 앱이 너무 많으므로 Google은 일부 프로세스 학습을 자동화하기 위해 몇 가지 기계 학습 기술을 채택했습니다. 딥 러닝 알고리즘은 앱의 언어, 앱이 수행하는 작업 및 수행 방식에 대한 데이터를 컴퓨터로 분석하며 피어 그룹 자체는 앱 메타 데이터 및 텍스트 설명뿐만 아니라 사용자와 같은 메트릭을 기반으로 이러한 시스템에 의해 구축됩니다. 설치합니다.
Google은 Google Play를 통해 휴대 전화에 멀웨어가 유입되는 것을 막기 위해 많은 노력을 기울이지 만, 이는 개발자가 Android에서 사용하는 복잡한 (매우) 권한 모델에 대해 교육하기위한 것이기도합니다. 이것은 사용자와 개발자를 돕는 컴퓨터를 사용하는 매우 멋진 방법이며 Google이 컴퓨터 사용 방법에 대한 정보를 기꺼이 공유 할 수 있다는 점이 좋습니다.
