【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）

人工智能时代，如何加强我国国际传播能力建设？******

　　当前，国际环境错综复杂，新冠肺炎疫情、俄乌冲突等事件加速世界大变局的演进，国际舆论场变得更为复杂。人工智能技术应用与发展一方面推动国际传播生态变革，另一方面也对我国国际传播带来挑战。如何有效应对这些挑战成为国际传播能力建设的重要课题。

　　人工智能技术应用

　　推动国际传播生态4大变革

　　人工智能与媒体融合进一步加深，推动国际传播向着更加智能化、精准化、个性化的方向发展，人工智能已经成为影响国际传播格局的重要变量，改变了国际传播生态。

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　　传播主体发生改变

　　随着信息技术发展，信息传播已经进入“万物皆媒、人机共生、算法推送”的智能时代。社交机器人成为公共议题的重要制造者和传播者。以杜莎迪亚、格雷厄姆·米勒为代表的学者认为，“社交机器人已不再是单纯的工具，而应当被视为一种具有参与性的社会主体”。在国际重大议题的讨论中，社交机器人十分活跃且已经成为影响或干预公众选择的重要因素。根据牛津大学报告显示，2020年全球有81个国家利用社交媒体传播有关政治的相关信息。国际传播生态已经由之前完全由人主导转变为“人机共生”。

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　　赋能国际传播内容生产与分发

　　人工智能技术不仅催生了新的传播主体，还助力传播内容生产与分发。在内容采集环节，自然语言处理结合深度学习模型，在寻找新闻线索时可以挖掘出更多非结构化信息，提升内容采集的效率和质量；在内容生产环节，机器写作提高了生产效率，同时推动内容编辑向“人机协同”的智能化模式转型；在内容分发环节，通过大数据和算法推荐能够准确定位国际受众，实现对特定用户个性化需求的精准传播。

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　　创新国际传播信息形态

　　传统信息形态主要是文字、图片、视频等，利用人工智能技术创新国际传播形式，可以实现多模态信息结构，催生场景化、沉浸式、具身性的互动与传播。首先，计算机视觉、智能语音合成和自然语言处理技术广泛赋能国际传播中AI形象的建构；其次，“5G+人工智能+VR/AR”的传播模式正在不断延伸着人们的视觉和听觉感知，以更为丰富的传播形式助力我国国际传播，为讲好中国故事提供了多元化路径和手段。

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　　开辟国际传播新赛道

　　国际传播话语权与全球政治、经济格局密切相关。进入新媒体时代，一些发展中国家通过互联网参与到国际传播中，在一定程度上改变了超级大国垄断国际传播的局面。智能传播时代更是将这种扁平化趋势进一步扩大，尤其是在国际重大议题中，传统的边缘或半边缘国家通过人工智能等新技术手段释放出更大的“声量”，从而对舆论走向产生一定程度的干预。国际传播话语权博弈在一定程度上跳出政治、经济框架的束缚，转而进入技术竞争的新赛道。

　　智能传播技术

　　对我国国际传播的4大挑战

　　社交机器人等智能传播技术开始具体应用到互联网信息场中，成为不可忽视的一股舆论力量。

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　　社交机器人干预舆论

　　社交机器人的介入使我国面临的国际传播环境越来越复杂。社交机器人参与公共议题讨论，影响舆论的真实呈现。北师大新媒体传播研究中心研究发现，在中美贸易争端、新冠肺炎疫情、北京冬奥会、俄乌冲突等议题的涉华舆论中，社交机器人产生的信息占比在20%-30%之间，且带有一定的政治倾向性，成为影响国际涉华舆论走向的重要因素。社交机器人已经成为国际舆论博弈和意识形态较量的重要工具，基于技术的智能传播也将成为未来国家间竞争的关键角力场。

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　　算法推荐可能成为舆论干预的工具

　　在人工智能时代，算法成为主流信息处理和分发方式，为实现精准化的国际传播提供了实践路径。算法的“不可见性”直接导致了信息传播的“不透明、不平等和不真实”。在国际传播中，算法推荐容易强化某一方信息和意见的风险，这种算法偏见在潜移默化中会加剧“过滤泡”效应，导致不同文化圈层之间的沟通越来越困难。

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　　深度伪造影响国际信任

　　深度伪造技术最初指的是基于深度学习的人像合成技术。随着人工智能技术发展，深度伪造技术已发展成包括“视频伪造、声音伪造、文本伪造和微表情合成等在内的多模态视频欺骗技术”。近年来，基于深度伪造技术的政治活动迅速发展，主要包括通过换脸、重新投射、口型同步、动作传递、图像生成等方式伪造领导人照片或视频、篡改新闻事实，这让虚假信息更加难以识别，导致谣言迅速扩散。

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　　全球数字平台竞争

　　借助数字平台、物联网技术和数据处理能力，具有人工智能技术优势的国家正在形成强大的数据话语权。以谷歌、脸书、亚马逊等为主导的新型跨国数字平台，通过“数据收集、算法驱动、智能运转”等数字化方式，正在全面重构国际传播格局。如何看待平台在国际传播中的角色发挥，值得进一步研究。

　　加强我国国际传播能力建设的

　　3大策略

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　　加强国际传播渠道建设，打造全球数字平台

　　国际传播渠道不再依赖于传统媒体而是转向数字化的媒体平台。在数字平台中，任何人都可以成为传播主体，国与国之间的交往加深。一方面，我国在国际传播中通过“借船出海”，即在推特、脸书等社交媒体上开设媒体账号达到了一定的传播效果；另一方面，也要有在“全球中国”的视域下思考数字化国际传播的实践路径，鼓励有技术竞争力的互联网公司开展国际化运作，通过平台出海提升我国的国际传播能力。

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　　创新话语表达形式，主动参与国际议题设置

　　在新的国际形势和传播语境下，打造“融通中外的新概念、新范畴、新表述”，既要注重话语内容创新，也要注重话语形式创新。一方面，立足中国实践，将中国话语融入国际话语体系，打造基于共同价值观的话语优势；另一方面，充分利用人工作智能、VR/AR等技术，建构基于多模态场景的话语与叙事表达。在话语创新的基础上，我国媒体要积极主动参与国际议题设置，把握国际传播规律，充分了解国际受众需求，针对不同的议题选择合适的传播策略，增强我国国际传播话语权。

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　　加强对跨学科的国际传播人才培养

　　新的媒介环境造就了新的舆论生态，也对国际传播人才提出了新的要求。教育部和中宣部在2018年发布的《关于提高高校新闻传播人才培养能力实施卓越新闻传播人才教育培养计划2.0的意见》提出：“要培养造就一大批具有家国情怀、国际视野的高素质全媒化复合型专家型新闻传播后备人才”。在国际传播工作中，需要加快建设具有跨学科背景的国际传播队伍。积极拓展本学科与计算科学、数据科学等学科的交叉融合，培养既熟悉传播规律，也掌握传播规律的复合型人才，只有了解智能传播规律的人才才能有效开展国际传播工作。

　　作者：张洪忠 赵蓓 (张洪忠系北京师范大学新闻传播学院执行院长，赵蓓系北京师范大学艺术与传媒学院博士后)

　　来源：“中国网信杂志”微信公众号