伴随着Android系统的日益流行,Android应用的层出不穷,给生活带来了极大的便利。但同时Android系统及应用也同样遭受着恶意软件的威胁,使得系统文件被恶意访问、应用出现莫名崩溃、应用被钓鱼攻击等,使用户面临个人信息泄露,甚至出现财产上的损失,因此有必要对Android应用进行安全检测。目前主要有两种应用安全检测方式,即静态行为检测与动态行为检测,与静态行为检测相比,动态行为检测是通过运行应用,找出应用中存在的漏洞,具有针对性强、准确率高等优势,因此本文主要对动态行为检测进行初步的探究。动态行为检测的检测点众多,如网络数据、日志、组件、本地文件、本地数据库及服务器端数据库等,由于Android应用在运行期间,组件是应用最外层的表征,大部分漏洞的产生及利用均发生在组件上;日志则是最能反应应用运行期间,其行为特征的数据,因此本文动态检测的检测点设定为日志及组件,本文具体的研究内容主要包括以下两个方面。为了检测恶意软件,设计并初步实现了一种基于日志的动态行为检测系统。该检测系统主要是通过统计某个Android应用的系统调用函数的频数信息,使用机器学习算法K-Means++对其进行分类处理,从而鉴别应用是否存在恶意行为。据此方案设计的检测系统主要分为客户端与服务器端,客户端运行在Android系统中,主要负责收集系统调用的频数信息;服务器端运行在PC机上,主要完成对数据的提取、过滤及规格化处理,并使用相关算法进行分析。为了对应用组件漏洞进行检测,设计并完善了一种基于组件的动态行为检测系统。该检测主要是通过分析某个Android应用相应组件所接收的参数类型,即所接收Intent对象中所包含的参数类型,并动态构造包含特定参数的Intent对象,传递给该组件并启动。由于组件中存在较多漏洞类型,本文选取危害性较大且普遍存在的三类漏洞:本地拒绝服务漏洞、Intent-based漏洞、文件目录遍历漏洞进行检测。据此方案设计的检测系统分为客户端与服务器端,客户端运行于Android系统中,主要负责向待检测应用的组件传递Intent对象并启动组件;服务器端主要负责组件接收数据类型分析及Intent对象的构造,同时保证与客户端的实时通信。恶意软件对Android系统及应用的攻击主要是基于系统及应用中存在的漏洞,而众多漏洞中,组件的漏洞危害最为直接广泛,因此对组件漏洞进行及时的发掘能够有效的减少恶意软件的危害。两个系统结合使用,一方面对恶意软件进行及时查杀,另一方面对恶意软件的利用途径进行及时封堵,能够更加有效的保障用户的安全。