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动科普丨登录制作平台就能一键生成你想要的App？警惕！便利与风险并存！******

　 　【万万没想到！App花样套路大解密③——应用制作乱象篇】

　　制作一款App需要几步？说出来别不信。

　　在一些App在线生成平台上，仅需一个域名地址、编写少量的网页代码，勾选平台提供的丰富的功能模块就能制作一款App。

　　甚至部分平台还提供软著、上架、分发的服务。这些功能服务便利了正规的中小型开发者，但同时也为黑灰产开发者开了口子，使得犯罪类应用广泛利用在线生成平台制作……

　　前段时间，业界发布的《移动互联网风险应用白皮书（2021）》对国内数十款在线生成平台进行分析监测，当前App在线生成平台存在如下的安全问题：

　　1.被黑灰产团伙用于开发制作网络犯罪应用或者风险应用，其提供的功能和服务极大地降低了恶意应用开发者开发制作网络犯罪应用的成本和时间，这种现象日趋严重。

　　2.部分不正规的在线生成平台未提供针对开发者的实名制认证要求，部分在线平台对开发者身份和上传应用内容或者功能的审查机制薄弱。

　　3.在线生成平台提供了丰富的插件式功能模块选择，以及一站式的应用分发服务和上架服务，平台还能对开发者上传的应用配置信息和相关代码的加密，增加了对该类风险应用治理的难度。

　　4.此外，对于一些特定品类的App开发者，如果选择了不当的生成平台生成，还可能引入一些隐私合规类的风险问题。

　　随着移动互联网技术和智能终端的广泛普及,移动智能终端上这类网络犯罪类应用及相关黑灰产产业链不容小觑。这份白皮书显示，网络犯罪类应用在生成平台制作的数量占比中，“贷款诈骗”的样本占比最高，比例达67%；其次为“色播应用”，样本占比为17%；“色情应用”“仿冒金融平台”“投资理财诈骗”等应用也占有一定比例。

　　比如，下面这款应用界面即为仿冒微信界面。2019年以来，中国裁判文书网公布多起与虚假App有关的电诈案，涉及虚拟币投资、赌博、套路贷等多个领域大量“量身定制”的涉诈App背后，有的公司从接单、开发，到封装、分发、售后等，提供“一条龙”服务，诈骗App背后隐现技术开发灰色产业链。　

　仿冒App

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　　业界人士提醒，移动互联网生态良性有序发展离不开行业相关规范和标准的引导，以及海量发现、关口前移的技术手段进行治理和约束。App生成平台具备开发技术门槛低、成本低、跨平台适配等特点，能够满足很多中小企业的实际需求，不应当成为黑灰产作恶的工具。

　　如今，移动生态的安全与否越来越取决于针对风险应用的安全治理能力，移动安全生态建设，也离不开手机厂商、开发者等各方参与者的通力合作。

　　（监制：张宁 策划：李政葳 制作：黎梦竹 部分内容来源中青网等）

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）