Враховуючи зростання кіберзагроз, розробка методів штучного інтелекту для виявлення шкідливого програмного забезпечення є критичною. Ми розглядаємо різні техніки, такі як статичний аналіз, хешування та класифікація, для ідентифікації потенційно шкідливих файлів. Основні результати включають розробку надійної моделі, здатної виявляти шкідливі програми з високою точністю, а також обговорення викликів, пов’язаних з обфускацією та поліморфізмом шкідливого ПЗ. Робота підкреслює потенціал машинного навчання як важливого інструменту у сфері кібербезпеки.