摘要：随着人工智能技术在移动互联网领域的深度融合，APP应用场景日益丰富，相关风险管控需求愈发迫切。截至2024年底，移动互联网用户规模已达15.7亿户，全年接入流量达3376亿GB。在AI应用快速发展的背景下，APP内嵌AI插件成为吸引用户的重要手段，同时也给传统

随着人工智能技术在移动互联网领域的深度融合，APP应用场景日益丰富，相关风险管控需求愈发迫切。截至2024年底，移动互联网用户规模已达15.7亿户，全年接入流量达3376亿GB。在AI应用快速发展的背景下，APP内嵌AI插件成为吸引用户的重要手段，同时也给传统治理模式带来前所未有的挑战。AI技术的广泛应用使得内容审核和功能性检测面临极大困难，恶意开发者利用AI工具批量生产恶意应用的门槛显著降低。

AI技术带来的新型风险挑战

AI工具的普及使得恶意应用的生成变得更加便捷高效。通过AI技术，开发者可以快速批量制作恶意软件，并能够动态调整恶意特征，大幅增加了检测识别的难度。AI系统能够自动重构代码逻辑结构，修改接口命名规则，添加冗余代码片段，从而生成功能相同但特征不同的应用变体。这种技术手段极大增加了安全检测系统的样本分析压力，传统的静态检测方法难以应对这种动态变化的威胁。

技术更新迭代带来的恶意利用风险也在持续升级演化。在移动应用分发平台的上架审核和在架投放环节，部分开发者采用伪装策略，将恶意APP包装成正常应用通过审核。当用户完成下载安装后，或在使用过程中触发特定条件时，这些应用会通过热更新机制下载包含恶意代码的新版本。这种"换装"和"变脸"的技术手段使得恶意应用能够绕过初始审核，在用户设备中实施恶意行为。

风险分类分级管理体系构建

针对复杂多样的APP风险形态，相关指导文件将风险细分为六大核心类别。隐私安全风险涉及用户个人信息的非法收集和滥用，恶意行为风险包括流氓软件行为和系统破坏活动。服务异常风险关注应用功能的稳定性和可靠性，财产安全风险涵盖诱导扣费和电信诈骗等行为。内容安全风险涉及违法违规信息传播，未成年人安全风险则专门针对儿童用户群体的特殊保护需求。

基于风险对不同影响对象的损害程度差异，管理体系将风险等级划分为四个层次。极高风险主要指向严重危害用户财产安全和社会稳定的行为，如电信诈骗类应用。高风险涉及对系统安全和用户权益造成重大威胁的行为。中风险包括面向儿童的APP缺失未成年人信息保护规则等情况。低风险则涵盖影响相对较小的一般性问题。针对不同风险等级，在APP全生命周期的各个阶段，相关主体需要实施差异化的管理措施，确保风险防控的精准性和有效性。

来源：金融界