为提高大规模恶意代码分类任务的分类准确率,提出基于词向量的恶意代码分类模型,引入NLP中表达语义含义的词向量概念,提取恶意代码函数语义特征,使用textCNN神经网络对其进行分类。实验结果表明,该模型在微软公司提供的BIG2015恶意代码分类比赛的训练集上能实现98.78%的预测准确率,相较几种传统方法准确率分别提高0.91%~3.16%。