图1 App态势感知平台

全新的App态势感知平台与市面上传统App态势感知平台相比，重点突破与解决了以下几个难题。

1. 检测深度不够

现有检测技术对App运行行为的监测，尤其是动态内容方面的有效监测不足，导致App违法有害信息传播未能得到有效遏制，特别是一些直播软件和学习教育软件，传播淫秽色情的情况时有发生。

2. 检测模式单一

现阶段App检测主要集中在单一固定地点进行检测，且仅检测一轮或者有限的几轮，无法对有地域、时间限制的App进行全面检测，很多App在特定区域或者时间才会发生内容违规、窃取用户信息、携带恶意病毒等问题，易产生漏网之鱼。

3. 问题判定方式简单

现阶段App安全合规问题判定主要基于模糊识别、特征匹配、规则模型等技术，针对不同种类的App决策方式简单且统一化，某些超级App可能属于多个种类，例如常用的微信既是“网络支付类”又是“及时通讯类”，特别容易造成误判。

为了解决以上问题，全新App态势感知平台引入了智能AI内容识别引擎、决策智能技术、多时多地区检测技术。

智能AI内容识别引擎主要针对存在涉黄、赌博、暴恐等内容违规的App，采用领先的图像识别算法，以海量的大数据样本为依托，引入机器学习技术，精准识别App中涉黄、赌博、暴恐、涉政、广告植入等违规图片、文字，为App内容违规决策提供了保障。

图2 决策流程示意图

决策智能技术、多时多地区检测技术主要针对具有“时间空间反侦察伪装”能力的违规应用。采用不同地理位置、时段的交叉真机沙箱检测，模拟真实用户操作流程，结合应用场景、App种类自动调整检测标准，设置多个检测时间段，采用不同空间状态(依托云真机平台)的多个设备，多维度同时对App进行检测，具有更高的灵活性和自适应性。例如检测一款App，平台会自动将App推送到北京、上海、广州等多个不同地区，24小时不间断多时段进行检测。这种检测模式可以对定向推送类应用起到更高效的监测作用，如某款定向于对晚十点至早六点间活跃用户推送特定内容的应用,及某款定向于北京用户推送博彩类内容的应用。

图3 多维度检测模式

本次App态势感知平台升级注重多维度、深度检测能力，智能AI内容识别引擎、决策智能技术、多时多地区检测技术的引入，使得常规类应用，特别是马甲类、寄生类、定向推送类问题App得到了全面深度的检测，App各类问题的检测深度与以往相比大有不同。

下表给出了马甲类、寄生类、定向推送类问题App的详细介绍。

表1 三类问题应用的详细介绍

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