【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。
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。
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。
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。
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。
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）
人工智能如何做到可信、可用？专家热议：把责任归结到个人******
中新网北京12月11日电 人工智能治理的理想状态，是人工智能技术能做到可知、可信、可控、可用。而在现实中，人工智能技术手段虽然非常强大，但是离完美、完善仍有相当的距离。从技术角度和技术应用角度，人工智能的发展如何做到扬长避短？
近日，在2022人工智能合作与治理国际论坛上，专家围绕该话题进行了讨论。
中国工程院院士、鹏城实验室主任高文认为，现阶段很多技术还处于发展的过程中，如果过早地说这个不能用、那个不能用，可能会抑制技术本身的发展。但反过来，如果什么都不管，也不行。
“因此，现在更多还是从道德层面多进行引导。同时，做技术的人，也要尽量把一些可能的风险、抑制工具，即约束风险的工具，尽快想明白。自己也做，同时号召大家做，两者结合。”他说。
清华大学智能产业研究院国强教授、首席研究员聂再清认为，我们要保证能够创新，但同时不能让创新对我们的生活产生破坏性的影响，最好的办法就是把责任归结到个人。
“技术的背后是有人在控制的。这个人应该时刻保证工具或创新在危险可控的范围内。同时，社会也要进行集体的监督，发布某个产品或技术，要能够召回、撤销。在创新和监管之间，当然是需要平衡的，但归根结底，还是要把责任落实到个人身上。”他指出。
瑞莱智慧RealAI公司联合创始人、首席执行官田天补充道，在技术可解释性方面，需要去进行技术发展与相应应用场景的深度结合。大家需要一个更加可解释的AI模型，或者更加可解释的AI应用。
“但我们真正想落地的时候，会发现每个人想要的可解释性完全不一样。比如：模型层面的可解释，可能从研发人员角度觉得已经很好了，但是从用户的角度是看不懂的，这需要一些案例级的解释，甚至通过替代模型等方式进行解释。因此，在不同领域，需要不同的可解释能力，以及不同的可解释级别，这样才能让技术在应用场景发挥最好的作用。”他说。
将伦理准则嵌入到人工智能产品与系统研发设计中，现在是不是时候？
高文认为，人工智能软件、系统应该有召回的功能。如果社会或伦理委员会发现这样做不对，可能带来危害，要么召回，要么撤销。
高文说，应用的开发者，系统提交或者最终用户让他去调整的时候，他应该有责任。如果开发者发现已经踩线了，应该给他一个保护机制，他可以拒绝后面的支持和维护，甚至可以起诉。“不能只说哪一方不行，光说是开发者的责任，他可能觉得冤枉，因为他只提供工具，但有时候是有责任的，只是说责任怎么界定。”
“在人工智能的发展过程中，一方面要建立一些红线。”田天建议，比如，对于人工智能的直接滥用，造假、个人隐私泄露，甚至关联到国家安全、生命安全的，这些领域一定要建立相关红线，相应的惩罚规定一定要非常清晰，这是保证人工智能不触犯人类利益的基本保障。
“在这个基础上，对于处于模糊地带的，希望能留有更多空间。不光是从限制角度，也可以从鼓励更加重视伦理的角度，促进合规地发展。”田天称。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。(中新财经)
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