随着互联网技术的广泛应用和迅猛发展，人们对获取各种类型的信息有着越来越迫切的需求。借助互联网和智能操作系统，手机能够随时随地获取和处理人们所需的信息，已然成为了可随身携带的智能信息终端。如今，越来越多的用户在日常生活中使用智能手机收发工作邮件或与好友网上聊天，使得手机之中存储了大量的个人隐私数据。因此，移动智能终端的安全性，尤其是其中应用程序的安全性逐渐成为了安全研究人员关注的重点。iOS是由苹果公司为其移动设备所开发的移动操作系统，近年来与iOS平台安全性相关的研究逐渐成为研究热点。本文针对iOS平台应用程序的安全问题及其分析技术展开研究。本文提出了基于敏感数据访问的特征检测技术，通过研究iOS文件系统及iTunes备份机制中用户敏感数据的访问方法，利用访问用户敏感数据的应用程序接口和字符串进行特征检测，从而检测应用程序是否存在访问用户敏感数据的行为。本文提出了基于KNN分类统计的异常应用程序检测技术，利用数据挖掘算法，解决了在应用程序行为流程不能全面分析的情况下，对正常应用程序和异常应用程序进行分类的问题。基于上述两种检测技术，本文设计并实现了一个iOS平台应用程序安全分析系统，能够对iOS平台应用程序进行自动采样并进行全方位的自动化静态分析，并给出详细的分析报告。