Googleは、Google Playがどのようにキュレートされているかについて、セキュリティおよびプライバシーチームからいくつかの詳細をリリースしました。機械学習が大きな役割を果たしています。
Googleには、Playストアのアプリケーションに関する2つの基本的な目標、安全性と露出があります。 セキュリティおよびプライバシーチームは、マルウェアでアプリを排除することを望んでいますが、必要のない幅広い許可を要求するアプリケーションについても懸念しています。 同様に、グッドプラクティスに従う優れたアプリが見つかった場合、チームはそれらをPlayストアで紹介することを望んでいます。
マシンは、ピアグループを構築して、アプリが実行できることと、実行すべきかどうかを調査します。
これを行う方法の1つは、「ピアグループ」と呼ばれるものを使用することです。 同様の機能を持つアプリケーションはグループ化されます。 SpotifyやPandoraなどのアプリは互いに異なりますが、基本的な機能は同じで、各サービスのアカウントの詳細を使用してAndroidに音楽をストリーミングするように設計されています。 TwitterやFacebookや塗り絵のようなアプリでも同じことが言えます。 彼らが同じ基本的なことをするとき、彼らはひとまとめにされる。 これにより、アプリが何をしているのか、どのようにそれを行っているのか、それを行うべきかどうかを簡単に調べることができます。
その後、それらは分析され、個人データに関してデバイスから要求されるものが確認されます。 理想的には、ピアグループ内のすべてのアプリが同じ種類の情報を要求し、それを行う正当な理由があります。 しかし、時には、異常値になることもあります。 Googleは、GPSを使用して詳細な位置情報を要求する塗り絵アプリの例を提供しています。 他の塗り絵アプリはこれを行いませんので、セキュリティとプライバシーチームによるさらなるレビューの対象となります。
Google Playには手作業でこれを行うにはアプリが多すぎます。
Google Playには人間がこれを効果的に行うにはアプリが多すぎるため、Googleはプロセスの大部分を自動化するためにいくつかの機械学習技術を採用しています。 ディープラーニングアルゴリズムは、アプリ内の言語、アプリが何をするか、どのように行われるかに関するデータをコンピューターで分析し、ピアグループ自体は、アプリメタデータやテキストの説明、ユーザーなどの指標に基づいてこれらのマシンによって構築されますインストールします。
Googleは、マルウェアがGoogle Playを介して携帯電話に侵入するのを防ぐために多くのことを行いますが、これはAndroidが使用する複雑な（非常に）許可モデルについて開発者を教育することでもあります。 これは、ユーザーや開発者を支援するコンピューターを使用する非常にクールな方法であり、Googleがその実行方法に関する情報を喜んで共有できることは素晴らしいことです。
