随着移动互联网的迅速发展,智能设备已成为人们生活中不可缺少的部分,Android系统的电子设备在市场中占有重要地位,吸引很多恶意开发者对Android应用进行肆意修改,例如,插入恶意代码、恶意广告、修改核心代码等行为,将修改后的软件重打包发布到应用市场。智能设备包含用户各种敏感信息,尤其是随着移动支付的普及,用户下载并使用经过重打包的应用,易将个人信息泄露出去。针对这一现状,基于Android系统的程序相似性检测的研究具有保护用户隐私信息及实用价值。本文主要完成以下工作:(1)本文分析传统的检测技术,针对Android系统提出一种以生成应用函数调用图的静态相似性检测方法。逆向分析反编译得到Smali源码,分析源码生成函数调用图,过滤第三方库函数及相关界面函数处理函数调用图。(2)本文使用二维邻接矩阵表示函数调用图,加入函数结点的出度和入度等信息,对邻接矩阵进行线性变换,将矩阵向量化,得到对应的特征向量。使用夹角余弦和杰卡德相结合的计算公式,计算特征向量间的相似性,来确定Android应用的相似性。(3)本文根据提出的检测方法,进行大量不同的实验,设定相似度比较阈值,得出相似度,判断应用相似类别。选择第三方平台不同类型应用进行检测,验证本检测方法的准确率、抗混淆性及可扩展性能。通过实验表明,本文提出的相似性检测方法能够有效的分析恶意重打包应用,具有较高的准确率和性能,降低重打包应用侵入智能手机的风险。