针对Android恶意软件泄露用户隐私的行为检测一直是恶意软件分析领域重要的关注点。但是随着应用程序加固技术的兴起和流行,恶意软件也开始通过加固技术来隐藏自己恶意攻击的行为,从而躲避检测工具的分析。因此传统检测恶意软件隐私泄露行为的工具已经不再能够有效地用来分析和检测加固恶意软件的隐私泄露行为。为了解决这一问题,满足检测需求,本文提出了一种基于动态二进制插桩技术的黑盒测试方法,利用控制变量法的思想通过研究隐私源与隐私泄露点之前的联系确定应用程序是否具有隐私泄露行为。并且,本文基于这一方法设计并实现了原型系统AppLance。该系统在不破坏Android系统和应用程序完整性的前提下,能够分析检测出加固或未加固的恶意软件通过显式数据流或隐式数据流泄露隐私信息的行为。另外,由于缺少直接可用的加固恶意软件测试集,本文还介绍了手动构建的80个通过各种方式泄露隐私数据的应用程序样本以及400个基于该样本的加固样本程序。本文最后通过设计三组对比实验,验证了该方法及系统的有效性和高效性。