1 億台手機全看光光,中共「學習強國」App 存在超級後門

學習強國可說是新世代毛語錄,可隨時檢查手機中照片、影片,即時調閱任何記錄通話紀錄....這一點都不令人意外,不是嗎?
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在自由亞洲電台贊助之下,開放技術基金會(Open Tech Fund)與德國資安公司合作,發表了一份關於中共「學習強國」app Android 版的檢視報告,發現它擁有「超級使用者」的權限,可以直接讓中共官方從每一台手機裡觀看、紀錄甚至下載任何想要的資料,目前已可隨時 24 小時監視超過 1 億部手機。

學習強國 Android 版能做什麼呢?它可以隨時檢查這些手機裡的照片、影片,即時傳送手機的地理定位、記錄通話紀錄,並且記錄手機裡的聯絡人;此外它擁有檢索其他大大小小、含括電商、社交、娛樂等 960 個第三方 App 訊息的權限,有需要的話甚至不需經過使用者同意,就有自己連到指定 WiFi,以及自行打開手電筒的能力。 

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報告調查也明確觀測到,「學習強國」每天確確實實會收集並發送詳細的手機使用日誌。開放技術基金會的技術總監 Adam Lynn 明確指出,「這種等級的訪問權限非常、非常高,除非是擔心非法活動,否則一款 app 沒有理由擁有這種權限。」

要注意的是:這份報告是 Cure53 研究人員調查學習強國 Android 版所獲得的結果;這次並未研究 iOS 版,蘋果曾宣稱學習強國 iOS 版並不能進行這種「超級權限」監視(不過,iPhone 在中國市佔率也只剩 6% 左右。)

學習強國由中共中央宣傳部主管,內容主要以習近平的《新時代中國特色社會主義思想》為主軸,並集合習近平的談話,以及其他的新聞聚合、即時通訊和社群網路等功能於一身,全中國黨政機關公務員、共產黨員都必須下載,此外全境新聞媒體員工也必須通過學習強國app 新聞採編的認證與考試才能拿到新版記者證;不少人認為學習強國是這時代數位版的《毛主席語錄》,旨在增強共產黨對中國人口的意識形態控制力。

目前中共官方宣稱學習強國下載量已突破 1 億次,並且曾有內部員工爆料,學習強國是由中國電商鉅子阿里巴巴所開發的;開放技術基金會也說明,學習強國許多代碼有「aliyun」和「alibaba」字眼,表示是由阿里巴巴或阿里雲創建並維護的。

核稿編輯:Mia


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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