Play Store: Google nutzt Machine Learning zur Erkennung schädlicher Apps

Ein auf maschinellem Lernen basierender Algorithmus stellt Gruppen mit ähnlichen Apps zusammen. Google vergleicht anschließend anhand bestimmter Kriterien die Sicherheitsmerkmale aller Apps in dieser sogenannten Peer Group. Experten kontrollieren schließlich die Apps mit abweichenden Eigenschaften.

Google hat einen Machine-Learning-Algorithmus entwickelt, der bei der Erkennung schädlicher Apps im Play Store helfen soll. Der Algorithmus ermittelt anhand von Metadaten wie App-Beschreibung und Zahl der Downloads mobile Anwendungen mit ähnlichen Funktionen. Anschließend kommt eine als Peer Group bezeichnete Methode zum Einsatz, um Apps zu ermitteln, die anhand bestimmter sicherheitsrelevanter Kriterien eigentlich nicht in diese Gruppe passen – was Google dann als Hinweis auf mögliche schädliche Funktionen wertet.

Google Play (Bild: Google)„Google analysiert Datenschutz- und Sicherheitsmerkmale jeder App in Google Play. Anschließend vergleichen wir diese App mit anderen Apps mit ähnlichen Funktionen. Die Schaffung von Peer Groups erlaubt es uns, unsere Schätzungen zu den Erwartungen der Nutzer anzupassen und angemessene Regeln für das Verhalten aufzustellen, das als unsicher oder zudringlich angesehen werden kann“, heißt es dazu im Google Security Blog.

Peer Group ist eigentlich ein Begriff aus der Soziologie, der eine Gruppe von Menschen mit gemeinsamen Interessen beschreibt. Google überträgt diesen Begriff auf eine Gruppe von Apps mit ähnlichen Funktionen und leitet daraus ab, dass diese Apps auch ähnliche Berechtigungen einfordern sollten und auch ein ähnliches Verhalten zeigen sollten. Anwendungen innerhalb einer Peer Group, die ein abweichendes Verhalten zeigen, sind laut Google verdächtigt.

„Das Verfahren hilft bei der Erkennung von Apps, die ohne klare Notwendigkeit vertrauliche Daten sammeln oder versenden, und es macht es für Nutzer einfacher, Apps zu finden, die die gewünschten Funktionen bieten und ihre Privatsphäre respektieren“, ergänzte Google. „Zum Beispiel benötigen die meisten Malbuch-Apps nicht den genauen Standort des Nutzers, um zu funktionieren, und das kann bei der Analyse der anderen Malbuch-Apps herausgefunden werden.“

Da die Zuordnung von Apps in feste Kategorien wie Werkzeuge, Produktivität und Spiele zu ungenau und unflexibel sei, setze Google bei Zusammenstellung der Peer Groups auf maschinelles Lernen. „Die Beziehungen zwischen unterschiedlichen Peer Groups und ihren Sicherheitsmerkmalen helfen verschiedenen Teams bei Google, um zu entscheiden, welche Apps beworben werden und welche Apps einen genaueren Blick unserer Sicherheits- und Datenschutzexperten benötigen. Wir nutzen die Ergebnisse aber auch, um Entwicklern zu helfen, den Datenschutz und die Sicherheit ihrer Apps zu verbessern.“

Immer wieder schädliche Apps im Play Store

Wie erfolgreich diese Methode ist und wie viele schädliche Apps zuletzt auf diese Art erkannt und aus dem Play Store entfernt wurden, lässt Google offen. Klar ist jedoch, dass es Cyberkriminellen immer wieder gelingt, schädliche Apps an Googles Kontrollen vorbei in den Play Store zu schmuggeln. Sicherheitsexperten raten deswegen immer wieder, vor dem Download oder Kauf einer App auch deren Beschreibung und Bewertungen durchzulesen. Weder das Ranking in den Suchergebnissen noch die Zahl der Bewertungssterne sind nach ihren Erkenntnissen zuverlässige Kriterien für eine sichere App.

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