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【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）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）