随着移动通信技术的快速发展,智能终端功能越来越丰富,逐渐取代传统计算机称为新一代的数据处理平台。Android系统是智能终端系统中占比最大最受欢迎的系统,而且正逐渐开始影响到医疗、汽车、教育、家具等领域。Android系统还允许用户安装各种各样的应用,进一步扩展系统功能。然而随着功能的扩展,Android所存储的隐私信息的数量和种类也急速提升,不再仅仅是传统的通讯录、短信息等数据。又因为Android的开源特性使得他和i OS系统、黑莓系统相比更加脆弱,因此导致其成为恶意攻击者的首选目标之一。大量的恶意应用程序因此出现,Android用户的隐私安全受到严重威胁。如何有效地完成对恶意应用程序的检测分析,提高Android系统安全性,逐渐成为几年来的研究重点。对于恶意应用程序的检测分析,本文提出了一种新的思路,即在传统的程序分析的基础上,对Android应用程序进行安全性分析,将软件行为分析结果可视化地展现给用户,由用户结合具体使用场景对应用程序是否具有恶意行为进行判定,将程序分析与用户认知结合起来,实现对恶意应用程序的有效判别。因为Android应用程序本质上是一系列应用组件的集合,为实现Android应用程序的可视化展现,本文首先建立了应用的组件模型,以组件的形式对应用进行描述。通过对恶意行为调研和Android系统框架研究,我们设置一系列的属性用以对组件模型进行描述,通过基于正则表达式的匹配分析方法从Android程序源代码中提取组件属性,完成应用程序的组件描述。对于Android应用程序的安全性分析,从权限角度和隐私数据保护角度出发的检测分析方法是常见的研究思路,本文也不例外。只是本文从组件层级上对权限和隐私数据进行检测分析,定位操作隐私数据的组件、有数据泄露出口的组件和开放给其他程序使用的高危组件,通过组件行为的安全性分析描述应用程序行为的安全性。基于应用程序组件建模结果和组件安全性分析结果,本文参照网络攻击图的思想指定了组件式攻击图的构建规则,通过组件调用关系匹配分析构建了应用程序的组件式攻击图,并在图中对组件安全相关行为进行标识,实现了应用程序行为安全的可视化展现。最后,通过对不同类型的Android应用程序的实验分析,验证了通过组件式攻击图的形式表述应用程序行为安全的可实现性和正确性,较直观地展现了恶意应用程序的行为差异,实现了基于图形化的方式对恶意程序进行判别。