“旅行青蛙”最近刷爆了朋友圈， 實力圈了一大票粉。 如此火爆的遊戲卻吸引山寨APP也來渾水摸魚。 日前， 不論是蘋果應用商店 App Store 還是穀歌的 Google Play， 都出現了不少山寨應用。
什麼“青蛙版的跳一跳”、“旅行青蛙中文版”等等盜版遊戲紛紛冒了出來。 結果， 不是騙錢的就是非法收集使用者資訊的。 這些APP因名字、圖案十分相似， 不少蛙爸蛙媽中招， 甚至這些APP還處在下載量頂端的位置。
這些盜版APP不僅帶給用戶糟糕的體驗， 也讓各大應用商店苦惱不已。
通常情況下， APP在上線時需要通過官方審核。 上線市場之後， 一款 App 究竟是不是和介紹中一樣是很難判斷的。 人們往往只有下載使用之後才會發現自己上了當， 這就給不少圖謀不軌的開發商一個「撈一票就走」的機會。
當用戶和APP商店發現之後再把盜版APP下架為時已晚， 不法開發商這一波已經賺夠了。
面對盜版橫行的APP商店， Google 拿出自己的殺手鐧， 開始利用 AI 技術來解決這一問題。
在 1 月 30 日 Google 開發者博客中， Google 公佈了他們在 2017 年利用新的機器學習技術來改變 Google Play 存在的問題。 其中最重要的一方面， 就是在用戶尚未下載之前， 提前發現一些不良 App 並做出處理。
不論是 Google 還是蘋果， 每天都有大量 App 進入商店， 在過去的規則之下， 難免會有一些鑽空子的 App 進去商城， 利用機器學習技術， 可以直接對下面幾種類型應用做出判斷：
首先是山寨應用。 這或許是最被大家熟悉並且討厭的類型。 一般而言， 這種應用會在關鍵字上做出一些很「雞賊」的設定從而獲取到第時間搜索的流量，
第二大類就是不健康應用。 有大量涉及血腥、極端暴力以及反社會非法內容， 在人工審核的狀態下難以發現， 利用機器學習模型， 可以説明發現這些應用， 並發現開發者相關資訊， 從而在上線之前即時有效的標記出這些內容。
第三種則是潛在有害應用。 如果說前兩類是在內容上讓使用者可感知的危害， 那麼潛在有害應用的危害用戶不易覺察， 類似於木馬和釣魚程式， 它們往往會在使用者使用之後損害設備， 比如進行 SMS 欺詐， 偷偷傳輸設備資料等。 儘管這類程式數量並不算多， 但鼓秋為了發現他們需要花很多時間，
根據 statista 的資料， 2017 年度， Google Play 應用數量超過 350 萬個， App Store 也有 220 萬個， 無論對 Google 還是蘋果而言， 當下應用商店繁榮背後， 對用戶來說是既豐富卻不友好的體驗。
此次， Google利用AI來對付這類不符合上線的APP可謂是恰到好處。