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百姓彩票客户端|购彩大厅APP | 在线登录-APP下载

来源:百姓彩票手机版2024-03-26 17:48

  

【动画】@App开发者们,你想了解的SDK安全风险都在这!******

  日前,工业和信息化部信息通信管理局通报了今年第一批侵害用户权益行为App,有13款内嵌第三方SDK存在违规收集用户设备信息行为。

【动画】@App开发者们,你想了解的SDK安全风险都在这!

  现如今,大量App借助SDK实现特定功能,提供便捷服务,满足用户多样需要,但APP使用SDK也可能带来相关安全问题,包括SDK自身安全漏洞、SDK恶意行为、SDK收集使用个人信息三类。

【动画】@App开发者们,你想了解的SDK安全风险都在这!

  其中,SDK恶意行为是指嵌入APP中的SDK自身产生的恶意行为。这种恶意行为将破坏使用SDK的APP的安全性,对用户权益、数据等方面造成严重威胁。典型的恶意行为如流量劫持、资费消耗、隐私窃取等。

【动画】@App开发者们,你想了解的SDK安全风险都在这!

  常见SDK恶意行为

  流量劫持指SDK信息拉取、上报和展示目标App提供者设定的目标不同,恶意劫持App流量,可能对App造成损害;隐私窃取指SDK在用户不知情或误导用户的情况下,隐蔽窃取用户的通讯录、短信息等个人敏感信息,隐蔽进行拍照、录音等敏感行为,并发送给恶意开发者;广告刷量指SDK在最终用户不知情的情况下,在后台模拟人工点击广告链接进行牟利。

  在SDK收集使用个人信息方面,安天移动安全发现,应用接入第三方SDK引发的违规收集个人信息问题较为普遍。其中,包括用户同意隐私政策前就开始收集个人信息、隐私政策中未明确提及所接入的SDK和数据收集情况、SDK收集的个人信息范围与隐私政策不相符等。

【动画】@App开发者们,你想了解的SDK安全风险都在这!

【动画】@App开发者们,你想了解的SDK安全风险都在这!

  除了上述 SDK恶意行为外,当前 App 接入的 SDK 中还存在以上风险行为类型

  在对某统计类SDK检测分析时研究发现,其主要提供用户行为统计功能,并在此过程中实现用户终端数据的收集和上传。

  由于该SDK 在不同App中存在模块代码和版本的不同,因此对其在不同月活范围 App 中的数据收集行为进行抽样分析,从结果上来看,该SDK 普遍存在违规收集和超范围收集个人信息的问题,并且在月活较低的 App 接入的版本中,还存在通过云控参数控制 SDK 在终端侧收集数据范围的情况,并且涉及大量用户隐私路径数据的访问。

【动画】@App开发者们,你想了解的SDK安全风险都在这!

  以某知名地图 App为例,在相关检测中发现,在隐私政策中明确提到了应用内第三方 SDK所收集的个人信息类型为设备信息和 Wi-Fi 地址。而实际上传的数据中除了包含 WiFi 的BSSID名称信息外,还频繁上传用户安装应用的列表信息。

  国家标准计划《信息安全技术 移动互联网应用程序(App)收集个人信息基本要求》中明确定义了不同业务场景下,应用收集个人信息范围的最小化原则。而在应用接入的 SDK 中,收集个人信息范围、频度的必要性和最小化原则同样适用于SDK的功能业务场景。

  虽然部分应用接入 SDK 时明示了 SDK 所收集的个人信息范围,但其合理性和必要性存疑,例如收集个人信息范围为软件安装列表,但实际除了收集安装应用包名信息外,还收集了安装应用运行状态信息等,这就涉及超范围收集个人信息。

  例如,某统计类 SDK除了应用开发者本身主动调用相关事件接口外,SDK自身还注册监听了多种广播消息,在监听到相关消息后则会触发数据的收集和上传行为。例如对解锁屏、电源连接断开事件进行监听、对用户终端安装、卸载应用行为进行监听,除此以外,还会监听应用前台、后台的切换行为从而触发数据的收集和上传。

  另外,当前 App 接入的 SDK 中还存在云端控制SDK行为,热更新技术控制 SDK 行为,后台拉活、自动下载安装、误触下载等风险行为。

  (监制:张宁 策划:李政葳 制作:黎梦竹)

百姓彩票客户端

让“无声世界”感受赛场魅力!带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******

  2022年2月4日,第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行,让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念,凝聚中国科技力量,面向世界、面向未来,向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。

  本届冬奥会运用最新科技手段,为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道,北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间,为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会,北京电视台上线了智能手语播报数字人,在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报,为听障人士带来精彩赛事报道。

  最新数据显示,我国听障人群超过2700万,这部分人群与健听人一样,他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来,传统人工手语翻译工作量大,且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂,语序与正常语序差异大,正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间,还要结合语境进行猜测。

  受北京市科委科技冬奥专班委托,北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司,在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下,用3个多月时间,让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习,且翻译准确率高达90%。

  在如此短的时间内实现这项高难度动作,智能手语数字人是如何做到,在这背后又有哪些技术创新难点?

  在多位业内人士看来,近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层,数据层建设远远不足,并且针对数字人相关产业,底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少,且多以图像、视频等二维平面为主,无法满足AI(人工智能)训练的需求。

  同时,因手语语序与中文语序差异大,方言分化更加复杂,且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集,三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外,手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。

  凌云光手语数字人产品相关负责人介绍,在建设高质量手语语料库的同时,他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语,并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构,进行数据标注,建设手语语义映射关系,不仅完善了国内手语数据库的建设,也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。

  该负责人举例说,基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑,手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑,将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列,包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息,将中文文本语义提炼和精简,形成精准匹配适合手语表达的文本;AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本,根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列,供数字人做表达输入。

  该负责人还提到,数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式,通过高精度写实数字人全流程制作方案,可实现一键数字建模,高度还原真人发肤,重新毛孔等细节,更加真实亲切。同时,通过跨模态拟人生成算法,还可以将手语词汇序列,生成相应的动作信息,驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。(姚坤森)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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