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本发明公开了一种基于三通道图像的恶意软件分类方法，包括以下步骤：（1）提取样本的字节流；（2）提取字节流的Bigram序列；（3）提取样本的反编译Lst文件并提取Lst文件的字节流。（4）将样本字节流、标准化后的Bigram序列、Lst字节流转化成三种灰度图像；（5）使用加载了ImageNet权重的EfficientNetB0微调模型对恶意软件三通道图像数据训练和测试。本发明使用三种类型灰度图像合成三通道彩色图像，增加特征的有效性，同时采用微调的方式将ImageNet图片领域的分类权重用于本发明的模型的微调，通过微调不仅增加了模型训练的收敛速度，同时提高了测试准确率，减少调参、海量数据收集以及训练的时间开销。