由于Android系统本身机制缺陷导致隐私泄露问题不断,同时现有的隐私泄露检测技术不能很好地检测那些模仿正常应用软件行为的恶意软件,存在检测不全面、准确率较低、误报率高等不足,为了更全面更准确地检测Android隐私泄露行为,本文在深入分析Android系统安全现状和现有隐私泄露检测方法优缺点后,提出一种有效改进的Android隐私泄露检测方法。该方法利用Android应用中特定软件行为过程相关联的上下文信息,辅助静态污点分析过程,在提高检测精度的同时,可以有效缩小静态污点分析的代码范围从而提高检测效率。本文的主要工作如下:(1)结合Android系统和隐私泄露行为的特点,给出上下文概念精确概括Android应用中特定软件行为过程。本文将前驱和后续方法执行序列、方法依赖权限、用户意愿、执行过程变量等相关信息提炼成上下文,用于辅助静态污点分析过程中污点传播路径分析,以此提高对Android应用程序隐私泄露问题检测的准确性。(2)提出基于上下文的Android隐私泄露检测方法。该方法根据上下文定义,基于反编译结果提取相应的上下文信息并构建控制流衍生图,通过上下文信息过滤对控制流衍生图进行纠正和筛选,使得该方法能够处理Android系统反射机制、组件间交互过程以及判断用户意愿行为。最后,借助静态污点分析技术根据纠正后的控制流衍生图和其它上下文信息进行污点路径传播分析,完成对隐私泄露行为的检测。(3)基于上述方法,设计并实现了 Android隐私泄露检测系统ContextFinder。本文选取DroidBench和应用市场APK两种测试集,对该系统进行测试和评估,并与其它隐私泄露检测方法进行横向对比。实验结果表明,该检测方法准确率高、漏检率低、耗费的分析检测时间短,可有效且准确地实现对Android应用程序隐私泄露问题的检测。