智能家居云平台承担着大量设备的管理和控制服务,其安全性不容小觑,然而由于大部分主流云平台的黑盒性质,对其开展安全测试十分困难。智能家居App是云平台向用户提供的操作接口,其中包含与设备控制相关的关键领域知识和逻辑代码,因此通过App对云平台开展安全分析是一个有效突破口,这也是当前智能家居平台安全研究中的一个新兴方向。然而相较于其他类型App,智能家居App有其自身特点,比如代码体量更大、逻辑更复杂、插件化装载、dex加固等,这令已有的Android静态分析技术难以直接应用,而目前已有的Android动态分析工具在应用时也会遭遇内存消耗过大、易崩溃、调用关系提取不完整等困难。基于以上挑战,本文提出了一种在ART虚拟机层面进行代码插桩的方案,可以动态提取App运行过程中的跨语言的调用关系,得到与设备控制相关的控制流,从而实现智能家居App的运行时行为追踪,所得结果可用于dex文件提取、设备控制请求分析、用户权限检测等安全测试。本文的主要工作与创新点如下:（1）从App运行角度出发,第一次比较详细地对App中函数调用关系进行了系统的归类。包含Java层和native层的层内调用和层间调用,并且覆盖Java反射、JNI反射等特殊调用类型。这些调用类型涵盖了App实际运行时的显式调用和隐式调用,范围更为全面。（2）提出了一种新的针对智能家居App各类复杂的函数调用关系的提取方法和动态提取dex文件的方法。为了实现通用的提取方法,本文从Android ART虚拟机层面阐释了每一种函数调用类型的运行机制,并找到了合适的代码插桩位置,可以在这些位置动态提取函数调用关系和动态加载的dex文件。（3）设计并实现了智能家居App动态监测系统。第一次从Android ART进行代码插桩角度实现了通用的对智能家居App中函数调用关系提取和动态加载的dex文件的提取。这个动态监测系统可以应对智能家居App插件化、dex加固带来的安全分析挑战。实验结果表明,这个动态监测系统可以提取出智能家居App中设备相关控制代码,可以辅助安全研究人员发现智能家居App中潜在的安全问题。