本發明提供一種基于CBOW的惡意代碼三通道可視化識別方法，該方法從二進制文件、十六進制.Bytes文件和反匯編的.Asm文件三種不同的視角使用CBOW模型向量化信息特征，最后將向量特征圖像化并在Resnet殘差網絡模型進行訓練識別，而在卷積神經網絡即Resnet殘差網絡識別惡意代碼模型構建中，惡意代碼數據集顯得尤為重要，為了使惡意代碼可視化圖像包含更多的、更有效的惡意代碼信息特征，本發明提出了基于三通道可視化的改進方法，能夠將惡意代碼的特征信息在保留原有關系的基礎上，以不同字符詞典為核心生成不同的矩陣，由此提高了可視化圖像的信息利用率和惡意代碼可視化圖像識別準確率，避免了可視化圖像信息特征重復率，增強了優化效果。