1.一种基于用户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用户设备信息，其中所述用户设备信息通过在app中嵌入设备指纹sdk得到；
2)根据用户设备信息，构建m维的特征向量，其中m为属性的数量；
3)将所述特征向量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)获取若干样本用户设备信息；
b)根据若干样本用户设备信息，分别构建若干m维的样本特征向量，
c)依据m维的样本特征向量进行机器学习，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，收集用户设备信息的方法包括：访问对应类的成员变量、执行系统命令和访问特定文件。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对应类包括：android.os.build、settings.global、android.provider.settings.system和android.provider.settings.secure。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，执行系统命令的方法包括：运行runtime.getruntime().exec()。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，用户设备信息的格式包括：包含属性名与属性值的json格式数值对。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，用户设备信息包括：用户设备的设置信息、用户设备的基础硬件信息和用户设备的操作系统信息。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，客户端在向服务端发送用户设备信息之前，对用户设备进行脱敏处理；进行脱敏处理的方法包括：md5摘要算法。
8.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：朴素贝叶斯。
9.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。
10.一种基于用户信息的安卓模拟器识别系统，包括：
客户端，用以通过在app中嵌入的设备指纹sdk，得到该客户端的用户设备信息；将用户设备信息发送至服务端；
服务端，用以收集客户端的用户设备信息；根据用户设备信息，构建m维的特征向量，其中m为属性的数量；将所述特征向量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)获取若干样本用户设备信息；
b)根据若干样本用户设备信息，构建若干m维的样本特征向量，
c)依据m维的样本特征向量进行机器学习，得到所述安卓模拟器识别模型。