随着网络与信息技术的快速发展与应用，软件安全面临着日益严峻的挑战。如何高效、准确的检测未安装软件的安全性已成为信息安全领域的一个研究重点。因此，研究基于本体技术的Android软件安全检测方法具有很好的实用价值与意义。　　不同于以往的Android安全检测,本文提出了一种新的基于Android本体模型并综合权限及系统调用信息的Android安全检测方法。首先，借助Protégé平台及本体相关理论构建了基于OWL语言的语义描述准确的AAO本体模型，本体定义了Android安全相关概念、属性及实例，并添加了实例值，实现了SPARQL查询。其次，利用反编译技术提取了权限信息，基于随机森林算法构建了权限分类模型，验证了权限信息的有效性，基于聚类算法获得了权限特征列表。第三，采用线程跟踪技术采集了系统调用信息，利用简单k均值算法进行分簇处理，并克服了该算法对应缺点，验证了系统调用信息的有效性，获得了系统调用特征列表以及系统调用频率最优分簇中心。最后，综合特征权限信息以及系统调用信息制定了最终的SWRL推理规则，并基于Jess推理机实现了Android应用程序安全检测。　　通过分析对比实验结果可知，综合Android应用程序权限以及系统调用作为最终的判决信息对于提高Android软件安全检测准确率是可行且有效的。同时，构建的Android应用程序本体模型符合一致性，可以实现该领域知识的共享以及重用，并且最终基于Jess对SWRL规则推理，实现了Android安全检测，并获得了较高的检测准确率，说明了论文提出的基于本体技术的Andorid安全检测具有一定的价值。