超级应用（Super App）作为集成了大量第三方小程序（Miniapp）的中心化平台，极大改变了移动计算生态，但同时也引入了来自恶意小程序的安全风险。尽管平台内置的小程序商店实行强制审核，恶意小程序仍不断演化，与平台安全机制持续对抗。相较于传统移动端和Web端，安全社区长期缺乏公开的小程序恶意样本数据集，严重制约了针对该新型威胁形态的深入研究与检测技术发展。为此，作者历时三年多，针对微信（WeChat）这一全球最大的超级应用平台（承载数百万小程序、服务数十亿用户）开展了系统性的恶意小程序识别、解剖与特征化工作。他们累计采集了超过450万个小程序，通过两阶段交叉验证流程识别出19,905个恶意样本：1）基于真实案例提取静态特征规则进行匹配；2）确认这些小程序已被平台下架封禁。作者进一步从生命周期视角对恶意样本进行特征刻画，涵盖传播、激活和载荷执行环节；并结合真实案例分析其实际安全影响。研究发现，这些恶意小程序频繁侵犯用户隐私，利用社交网络分享机制传播未经授权的服务，并操纵基于广告的收入模型进行非法牟利，给用户和平台都造成显著的隐私与经济损失。该数据集是首个公开的小程序恶意样本数据集，可为超级应用生态系统安全研究提供重要基础，助力后续检测与防御方案设计。本文面向小程序平台安全研究人员、风控工程师以及关注新兴移动威胁形态的蓝队分析人员，提供了对小程序攻击面、恶意行为和平台审查对抗策略的系统性认识。