“机器学习”、“人工智能”、“深度学习”，这三个表述在开幕式上被重复了数十次。谷歌输入/输出，5月18日。无所不在，证明了这一领域在谷歌战略中的核心重要性。
核心问题是，由于深度学习，Android 安全或更确切地说 Android 安全逐渐委托给人工智能。这就是《连线》杂志宣布的内容，它有机会与负责保护移动操作系统安全的团队会面。在他们的领导下，阿德里安·路德维希 (Adrian Ludwig) 认为，我们必须改变安全模型并选择风险管理，而不是试图通过阻止或关闭所有内容来避免所有这些问题。为了什么 ？原因很简单，超过 10 亿台设备运行 Android，必然存在缺陷、受损设备和安全问题。
对数据的无限需求
如何支持这一变革？通过使用人工智能来分析来自所有智能手机和平板电脑的模式和永无止境的数据流。借助机器学习，谷歌打算成功创建一个系统，该系统可以分析变化、状态并能够在潜在问题出现时即时识别它们。
然而，这需要足够大量的数据供神经网络学习，否则这些网络必须进一步改进。然而，与人们可能认为的相反，目前所有要素尚未到位。所报告的问题数量还不够多，谷歌的人工智能无法解决这些问题。“这不是一个科学实验。这是真的。但这并不是一个占主导地位的解决方案 »”，阿德里安·路德维希向《连线》杂志解释道。
然而，它也在另一个系统 Clusterfuzz 中使用，该系统在数千台虚拟或真实的智能手机上用于搜索 Android 中的错误或由使用、应用程序等引起的缺陷。机器学习用于测试和识别每个文件，了解每个文件的反应或交互方式。目标是能够覆盖 100% 的文件，在这种情况下，从长远来看，只有机器学习才能实现这种完整性。
人工智能改善现有
如果人工智能尚不能满足所有安全期望，它也可用于改进现有系统。所以，Play 商店保镖在深度学习方面大展拳脚。该计划于 2012 年 2 月启动，可检测可能集成恶意软件的应用程序并阻止它们。
到目前为止，这项“相术师”工作仅基于预先制定的规则。现在，谷歌团队开始添加机器学习。因为，通过扫描 Play 商店中上线的每个应用程序、寻找潜在的危险代码、执行它并分析其行为，Google 工程师已经积累了大量数据。将人工智能委托给他们，使他们能够自动搜寻恶意软件，并发现不同有害元素之间可能存在的新关系。
“我们可以使用机器学习来发现哪些信号实际上与潜在危险行为有关，哪些信号完全无害”” 与阿德里安·路德维希 (Adrian Ludwig) 一起工作的塞巴斯蒂安·波斯特 (Sebastian Porst) 评论道。
然而，目前，Sebastian Porst 想要指出，机器学习算法无法取代任何安全专业知识。因此，如果人工智能报告了一个问题，工程师就会验证这不是一个错误。但是，尽管 Play 商店上有数十万个应用程序，但信息仍然缺乏。因为这个官方下载亭中已经没有足够的问题应用程序了。另一方面，第三方平台上可用的应用程序为神经网络提供了更多数据。
如果人工智能还没有准备好单独确保Android的安全，那么这个方向的努力一方面表明机器学习可以带来什么，另一方面表明谷歌正在努力加强其移动操作系统。与苹果相比，这个战略问题也将验证其开放模式的选择，因为它是封闭的，因此更加安全。
来源 ：
有线
