检测Android恶意捆绑软件可以通过以下方法：
静态分析
反编译APK：通过反编译技术，可以获取应用程序的源代码和结构，进而分析其是否包含恶意行为或特征。
特征提取：从反编译得到的代码中提取各种特征，如权限、网络证书、代码混淆等。
模式匹配：使用模式匹配技术来识别已知的恶意软件模式和行为。
机器学习：利用机器学习算法（如随机森林、支持向量机等）对提取的特征进行训练，构建分类器以检测恶意软件。
动态分析
手机监视程序：通过在设备上运行监视程序来实时监控应用程序的行为，识别异常或恶意行为。
沙箱环境：在隔离的沙箱环境中运行应用程序，观察其行为，以识别潜在的恶意活动。
行为分析
隐私合规检查：使用工具如camille来hook敏感接口，检测是否第三方SDK调用，并辅助检查是否符合隐私合规标准。
多维度特征融合
综合检测方案：结合静态和动态分析技术，提取多种特征（如权限、证书、代码混淆等），并使用多个模型（如随机森林、支持向量机等）进行训练，以提高检测率。
建议在实际应用中，结合多种检测方法，以提高检测的准确性和全面性。同时，定期更新检测工具和模型，以应对恶意软件的不断变种和升级。