随着安卓系统的蓬勃发展,越来越多的开发者在安卓应用下载渠道上开发了数以亿计的安卓应用程序。由于应用下载渠道的监管不力,大量安卓盗版应用层出不穷。这类应用大都存在隐私窃取、流量偷耗、广告弹窗、恶意劫持等一系列流氓行为。一方面破坏了应用市场的良好生态环境,另一方面给开发者和用户带来严重的安全威胁。安卓盗版应用的检测对规范安卓应用生态环境,保护开发者和用户权益意义重大。在安卓盗版应用相似性检测方面:针对基于代码的检测方法存在需要反编译,无法快速进行批量检测的问题;基于资源文件的检测方法存在检测误报率偏高的问题。本文提出了一种新的基于安卓多维度元数据特征的盗版应用相似性检测方法。可以有效快速的从海量安卓应用中检测出安卓盗版应用。在安卓盗版应用恶意行为检测方面:针对现有研究大都停留在盗版应用类型判定,缺少对盗版应用恶意行为研究的问题。本文提出了一套基于动静态结合的安卓盗版应用恶意行为检测的方案。该方法可以准确识别安卓盗版应用中存在恶意行为的恶意应用。在安卓盗版应用恶意行为分类方面:针对现有研究存在的恶意分类漏判误判等问题。本文提出并设计了恶意应用特征组合分类算法,能够有效的对安卓盗版应用的恶意行为做细粒度的划分,更有利于规范安卓应用市场下载渠道。