Mã độc là một loại phần mềm được tạo ra và chèn vào hệ thống một cách bí mật với mục đích thâm nhập, phá hoại hệ thống hoặc đánh cắp thông tin, làm gián đoạn, tổn hại tới tính bí mật và tính toàn vẹn của dữ liệu người dùng. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các phương pháp phát hiện mã độc truyền thống như phân tích chữ ký (signature-based) hay phân tích hành vi (behavior-based) đã có được những kết quả đáng kể. Tuy nhiên, với sự phát triển của các mã độc thế hệ mới, đặc biệt là các biến thể tự động biến đổi mã nguồn, những phương pháp này ngày càng thể hiện sự hạn chế. Trong bài viết này, nhóm tác giả sẽ trình bày phương pháp trực quan hóa mã độc kết hợp với mô hình học sâu để nâng cao hiệu quả và hiệu suất phân loại, đồng thời đề xuất hướng phát triển trong tương lai.