이 와 같 은 도면 을 참조 하 면 , 본 발명 은 악성 코드 파일 정보 의 시각화 를 통한 머신 러닝 악 성 코드 혹은 일반 이미지 분류 정확도 를 향상 하 는 방법 으로서 , ( 1 ) 악 성 코드 이미지 파일 을 분류 하 는 단계 와 , ( 2 ) 악 성 코드 이미지 파일 을 CRIS 앙상블 알고리즘 으로 생성 하 는 단계 와 , ( 3 ) 악 성 코드 이미지 파일 을 검증 하 는 단계 ; 를 포함 한다 .