如今，从生活、工作到休闲娱乐，各种移动应用层出不穷。毫无疑问，我们已经进入了一个应用为王的时代，各种app创造了惊人的app经济。以苹果的App Store为例。它在全球155个国家和地区拥有超过10亿用户，拥有超过130万个应用程序，而开发者通过应用商店获得超过1000亿美元的收入。
国内移动应用市场最大的问题:app仿冒、盗版、钓鱼
同时，App经济的诞生也让开发者、App本身、应用市场、用户面临诸多风险和威胁。“在国内移动应用市场，最突出的问题就是手机app的仿冒、盗版和钓鱼。”爱CTO程志对天机的解释。com记者。
作为一家成立于2013年的网络安全公司，Ai加密专注于移动应用安全、大数据和物联网安全，是国内知名的移动信息安全服务提供商。目前拥有近50万家注册企业和开发者，为超过100万个app提供安全服务，共覆盖9亿个移动终端。
在谈到国内移动应用市场的存在时，程志表示，“很多人没有安全感，下载移动应用可能比较随意，不是通过正规的应用市场。所以下载的应用往往会包含一些恶意程序、木马和病毒。”
对于最近发生的“拦截短信验证码盗刷案”，他给出了自己的解释:这类问题可能有两个原因:一是手机上安装了一些恶意app，会做两件事；第一，当你输入你的账号密码时，它会发出来；第二，手机里有被短信劫持的恶意程序。
更极端的是，电信诈骗分子会通过恶意基站直接把你的4G变成2G。劫持后，他们会得到你的短信验证码:这些都来自于你的手机被篡改修改的事实。
同时，有些app出厂就有问题和风险。“出厂前，它集成的SDK是有风险的。恶意SDK可以直接在手机上获取root权限，然后就可以推送广告，获取用户隐私信息。”他说。
爱加密:从1.0到3.0时代
与消费者面临的移动应用风险相比，企业移动应用面临的安全风险和威胁更大。如果银行的App被钓鱼或者恶意软件劫持，那么后果简直不堪设想。
程志说，“企业成立初期，我们是做金融行业的移动应用安全。之前，金融是做什么的？网点比谁开的多，但后来App打破了地域限制，节省了很多成本，于是银行纷纷做手机App。那么问题来了。银行必须保护他们的移动应用程序。所以我们业务的重点是金融，当时占了我们业务的一半以上。”
后来随着市场需求的不断变化和应用经济的到来，爱加密从2.0进入了3.0时代。在1.0时代，他们专注于单一产品解决方案，包括移动安全应用的检测和加固，盗版和网络钓鱼的渠道监控。
2.0时代，他们围绕移动安全全生命周期构建了一个生态系统。他说，“以移动应用安全管理运营平台为核心，我们把移动安全应用的所有开发、质量检查、安全风险检查、防护、运营监控都放在一个管理平台上，实现了统一管理。”
3.0时代，围绕企业向数字化方向发展的主题，构建了整体生态系统。在这个过程中，企业面临着内部风险、外部风险和外部问题。
企业一旦发布应用，环境、设备、人员都无法信任。
鉴于此，爱加密打造了一个动态的移动安全防护生态圈。在这个系统中，所有的动作和保护都是数据驱动的。
程志解释道，“我们会收集企业app在移动互联网上可能面临的潜在风险，包括是否被逆向、破解、盗版等。然后将这些风险的数据汇集到企业内部，利用整个移动安全大数据平台在企业内部进行分析监控，提出自动主动关联防护。”
爱加密“利器”:移动安全大数据平台
在整个动态移动安全防护生态中，核心是移动安全大数据平台。衡量一个大数据平台的成熟度，他指出了几点:第一是数据来源。“对于爱加密，我们的数据来源非常全面，有自己的积累，也有互联网骨干流量上的更新或动态采集。”他说。
通过自我积累，Ai加密拥有大量数据，超过100万个app使用其安全加固技术，终端用户达9亿。在防护过程中，他们与企业合作，对安全相关数据进行脱敏，并发送到平台。这样，他们的平台每天都会接收大量的数据。
同时，Ai加密也积极与运营商合作。据程介绍，部分数据是通过运营商骨干网镜像的。他们通过流量清洗抓取移动应用相关的数据，然后对数据进行检查。这个好处就是保证加密数据库中的数据永远是最新最及时的，意义重大。
他告诉Tianji.com记者，“你可以看到，我们的大数据库应该保存了中国最全面的App大数据。数据总量超过1800万app，去权重后应该有800多万app。这个全面的大型数据库为我们提供了移动安全风险的完整视图。”
其次，他们获得一些应用内的使用数据，比如人们打开应用后的使用情况。拿到这些数据后，可以帮助企业做移动应用的业务层面分析和运营层面分析。
第二，数据类型的多样性。程志说，“拿到数据后，我们可以做一个全维度的分析，了解你不同的资产和安全维度。我们将知道你的应用的资产的所有方面，包括应用名称、运营商、开发者、位置、服务器等。”
同时，他们会对App进行静态和动态两方面的分析。其中，静态包括恶意程序、常见风险、内容安全、业务安全等。动态方面，包括操作过程中获得的权限、连接的服务器等。
此外，还将进行统一分析。在分析过程中，首先将App的静态和动态安全元数据放入大数据库中。其次，他们会有全方位的安全分析，因为他们积累了非常全面的移动安全知识库，利用知识库的数据进行机器学习训练，反复训练算法。在算法的帮助下，该模型可以发现所有数据中潜在的已知和未知威胁。
第三是数据可视化。“我们的可视化平台可以为企业提供多样化的引擎和定制，以满足他们的不同需求。通过这种可视化，企业可以一目了然地看到所有问题。”
目前，爱加密的移动安全大数据平台已经应用于企业和政府监管机构。“我们已经建立了一个完全动态和自动的内外保护系统，这就是我们希望3.0所做的。”程对说道。
