機器學習應用於惡意程式的偵測一直以來便是熱門的研究議題，多數研究論文皆取得良好的研究成果，而許多防毒引擎也都有機器學習作為部分判斷依據。尤其近期許多研究採用深度學習的模型，學習程式執行的語意。然而，這些方法並沒有經過統一的驗證，也少有人分析混淆對其的影響程度。因此，本研究首先透過各類不同分佈的樣本庫，來測試不同原理的演算法，以評估並解釋其有效性。接著，再透過實作各種混淆的技巧，系統化測試這些混淆技巧對惡意程式偵測模型的影響。