假设我是Google Play（以下简称GP）审核团队的一名研发人员，负责设计GP的机审系统，我会如何进行设计？
站在一名Android逆向分析从业者的角度，以下是我对GP机审系统的理解和构想。
1. 审核流程概述
从开发者提交 .aab 文件的那一刻起，应用将进入Google Play审核系统的后台。系统首先将文件排入审核队列，并进行概要信息提取（如Manifest信息、签名信息等），获取这些基本特征后，应用将进入等待状态，并与后续提交的应用进行概要信息对比，持续几天（目的是让这个 .aab 文件与提交日后几天内的其他应用进行对比，确保不会通过简单修改包名或图标来规避审核）。
2. 机审流程
一旦通过概要信息对比，应用将进入正式的机审阶段。机审分为两个大类：静态分析 和 动态分析。接下来我将分别阐述这两个阶段。
静态分析
静态分析主要针对文件、资源、代码、字符串、ELF文件以及DEX节区等信息进行解析。系统通过一系列操作提取应用的关键信息，最终生成一个名为 StaticInfo 的特征表。静态分析主要关注以下几个方面：
- 文件结构分析：对应用的所有文件和资源进行详细分析。
- DEX解析：分析DEX文件，提取类、方法及调用关系。
- 资源文件检查：检查资源文件（如图片、布局文件等），确保没有异常或恶意资源。
- 字符串和敏感信息检查：扫描字符串中是否包含恶意或违规内容。
动态分析
在静态分析完成后，应用将进入动态分析阶段。动态分析通常通过沙箱环境来进行，这时候系统会模拟应用的实际运行，并记录下以下行为：
- 网络行为：监控应用的网络请求，检查是否存在异常或恶意的数据传输。
- Java API 调用行为：记录应用在运行时对Java API的调用，确保没有不当的权限使用或敏感数据泄露。
- SO API 调用行为：如果应用包含本地代码（如
.so文件），系统会跟踪对系统级API的调用，确保不包含恶意或漏洞。 - 日志筛选与分析：检查应用运行时生成的日志，过滤出潜在的异常信息。
- 堆栈监控：记录应用的活动堆栈信息，检查是否存在不正常的行为。
通过这些分析，系统会生成一个名为 Exeinfo 的特征表。
3. 特征匹配与评估
经过静态分析和动态分析后，生成的 StaticInfo 和 Exeinfo 会进入后台数据库，系统通过比对与历史数据的相似度来判断是否通过审核。如果匹配度较高且符合Google Play的安全规范，应用将通过机审，进入下一步等待上架。
4. 人工与AI回审
尽管通过了机审，Google Play仍然会进行人工回审和AI回审。AI回审通常在一个月内进行，深度审核应用是否存在潜在的恶意行为或规避策略。
AI回审
当应用在Google Play运行一段时间后被下架时，可能是AI回审环节所致。AI回审的过程与前面的动静态分析类似，但其深度和广度更大。AI回审将包括以下步骤：
- Java层调用链流图：分析Java代码的调用链，检测是否有恶意调用模式。
- SO层调用链流图：同样，分析本地代码（SO文件）中的调用链，确保没有潜在的恶意行为。
- SO导出函数模拟执行：模拟执行本地库中的导出函数，检测其运行时行为。
- 启动页截图与定时截图：在应用启动和运行过程中，AI会自动截取屏幕图像，确保没有不当的广告行为或恶意跳转。
- 运行时目录和文件检索：分析应用在运行时生成的文件和目录，检查是否存在未授权的文件生成。
- Activity堆栈和关键API堆栈检索：检查应用在运行时的活动堆栈和API调用堆栈，以识别是否存在异常行为。
所有这些信息最终都会生成一个名为 AI Info 的特征表，并与后台数据库中的数据进行匹配，以判断应用是否符合Google Play的安全和合规要求。
5. 简而言之
在这一设计流程中，Google Play审核系统通过静态分析、动态分析以及深度的AI回审，确保平台上发布的应用是安全的，符合规定的。通过不断优化和深度化的审核策略，Google Play能够有效防止恶意应用和马甲包的上传，从而为用户提供更好的应用体验。
以上设计完全基于我对Android安全的理解和游戏行业经验对Google Play审核流程的推测。如果有不当之处，欢迎指教。有问题找NB早鸟出海，NB早鸟出海深耕出海近十年，专业提供Google/Facebook/Tiktok广告账户，谷歌/iOS上架&开发者账户，PWA/W2A/H5/APP代投。欢迎咨询飞机：@nboversea