【技术实现步骤摘要】
本申请涉及恶意代码分类，具体而言，涉及一种恶意代码分类的方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、由于同一家族的恶意代码会产生许多变种，即使是相同的恶意代码，也会采用不同的混淆方式来隐藏其特征，从而使得仅依赖简单规则匹配的检测方法失效。因此，对恶意代码检测和分类为当前的研究焦点。
2、目前，在对恶意代码进行检测时普遍采用了将恶意代码转换成灰度图像的方式，以便于提取更多的特征实现精准分类。但是，图像转换过程中，网络结构可能会导致恶意代码的部分信息丢失或失真，进而降低了最终分类结果的准确度。
3、因此，如何提供一种准确度较高的恶意代码分类的方法的技术方案成为亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请的一些实施例的目的在于提供一种恶意代码分类的方法、装置、存储介质及电子设备，通过本申请的实施例的技术方案可以通过训练好的目标分类模型实现对恶意代码的精准检测分类，提高了分类性能。
2、第一方面，本申请的一些实施例提供了一种恶意代码分类的方法，包括：获取待...
【技术保护点】
1.一种恶意代码分类的方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述二进制图像输入至预先训练好的目标分类模型中，获取所述待检测恶意代码对应的分类结果，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述特征向量输入至所述特征分类网络模块，得到所述分类结果，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述每个代码基本块对应的指纹特征信息进行计算，获取所述特征向量对应的基本块哈希值，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述注意力增强值是通过如下方法获取的：
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