1.一种基于cpu信息的安卓模拟器识别方法，其步骤包括：
1)服务端收集客户端的cpu信息，其中所述cpu信息通过在app中嵌入cpu信息收集与结果接收插件得到；
2)把cpu信息转换为数值形式的属性值；
3)将数值形式的属性值输入至安卓模拟器识别模型，获取识别结果；
其中，通过以下步骤得到所述安卓模拟器识别模型：
a)获取若干样本cpu信息；
b)把样本cpu信息分别转换为数值形式的属性值；
c)依据数值形式的属性值进行机器学习，得到所述安卓模拟器识别模型。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过https协议，服务端收集客户端的cpu信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，cpu信息包括：cpu名称、cpu指令集、cpu最大频率、cpu最小频率、是否包含cpu序列号、cpu核心数量和cpu各核心的当前频率。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下策略获取cpu信息：
1)通过读取/proc/cpuinfo文件，获取设备的cpu名称；
2)通过调用android.os.build类的cpu_abi方法，获取cpu指令集；
3)通过以下步骤得到cpu最大频率：
3.1)通过processbuilder方法执行/system/bin/cat命令，得到文件/sys/devices/system/cpu/cpu[i]/cpufreq/cpuinfo_max_freq，其中i为cpu核心的编号；
3.2)提取文件/sys/devices/system/cpu/cpu[i]/cpufreq/cpuinfo_max_freq中的数值，得到cpu核心i的最大频率；
3.3)将cpu各核心i的最大频率相加，得到cpu最大频率；
4)通过以下步骤得到cpu最小频率：
4.1)通过processbuilder方法执行/system/bin/cat命令，得到文件/sys/devices/system/cpu/cpu[i]/cpufreq/cpuinfo_min_freq；
4.2)提取文件/sys/devices/system/cpu/cpu[i]/cpufreq/cpuinfo_min_freq中的数值，得到cpu核心i的最小频率；
4.3)提取cpu各核心i的最小频率的最小值，得到cpu最小频率；
5)通过/proc/cpuinfo文件中的serial字符串，判断是否包含cpu序列号；
6)通过调用runtime类getruntime()方法中的availableprocessors()方法，获取设备cpu的核心数量；
7)通过读取/sys/devices/system/cpu/cpu[i]/cpufreq/scaling_cur_freq文件中的数值，得到cpu各核心i的当前频率。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，cpu信息的格式包括：包含cpu属性名与对应属性值的json格式数值对。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下策略把cpu信息转换为数值形式的属性值：
1)对于由数值或数值与单位组合的字符串构成的cpu信息，把cpu信息转换为数值形式的属性值的方法包括：提取数值法；
2)对于由有限字符串构成的cpu信息，把cpu信息转换为数值形式的属性值的方法包括：枚举法；
3)对于由字符串与数值的组合构成的cpu信息，通过以下步骤把cpu信息转换为数值形式的属性值：
a)利用提取数值法，得到数值的数值化结果；
b)利用枚举法，得到字符串的数值化结果；
c)对数值的数值化结果与字符串的数值化结果进行加权求和，得到数值形式的属性值。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，机器学习的方法包括：随机森林。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将依据识别结果生成的校验值发送至客户端；若客户端接收的校验值表示该客户端不是安卓模拟器，则执行对应的逻辑；若客户端接收的校验值表示该客户端是安卓模拟器，则执行app正常的逻辑代码。
9.一种基于cpu信息的安卓模拟器识别系统，包括：
客户端，用以通过在app中嵌入cpu信息收集与结果接收插件，得到该客户端的cpu信息；将cpu信息发送至服务端；
服务端，用以把cpu信息转换为数值形式的属性值；将数值形式的属性值输入至安卓模拟器识别模型，获取识别结果；
其中，通过以下步骤得到所述安卓模拟器识别模型：
a)获取若干样本cpu信息；
b)把样本cpu信息分别转换为数值形式的属性值；
c)依据数值形式的属性值进行机器学习，得到所述安卓模拟器识别模型。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，cpu信息包括：cpu名称、cpu指令集、cpu最大频率、cpu最小频率、是否包含cpu序列号、cpu核心数量和cpu各核心的当前频率。