近年来,Android智能手机发展十分迅速,占据了全球最大的市场份额。但由于Android系统的开源性以及Google Play对新发布软件的检查力度的薄弱,Android平台上的恶意软件数量日渐增长,单纯依靠病毒分析人员手工处理已无法满足分析海量样本的要求。因此,本课题设计并实现了一个Android软件静态分析系统来帮助病毒分析人员自动处理大规模的未知软件。本文首先介绍了课题的开发背景和开发意义,然后阐述了Android系统架构、Android软件包结构、Android病毒特征、软件静态分析、SVM、MySql数据库等相关技术背景。随后从功能性和非功能性需求出发,进行了需求分析,确定了系统需要完成的功能。接着利用需求分析的结果划分了静态分析系统的三大模块：Android软件分析模块、Android软件风险评估模块、Android软件分析数据储存模块,并使用例图、时序图和流程图对每个模块进行分析,完成了概要设计。在概要设计的基础上,对每个模块的详细设计和代码实现进行了阐述。最后,对实现的系统进行了功能性测试和非功能性测试,展示了系统运行的效果,并在此基础上总结了本课题的成果,指出了下一步的工作内容。本文设计的Android静态分析系统的创新点在于软件静态分析与SVM机器学习的结合,在实际使用中,保证了大数量样本的处理速度和准确性。另外,本文中的系统已投入正常的使用中,并且得到了病毒分析人员的肯定。