代码图像化技术被提出后在Android恶意软件研究领域迅速普及。针对使用单个DEX文件转换而成的代码图像表征能力不足的问题，提出了一种基于代码图像合成的Android恶意软件家族分类方法。首先，将安装包中的DEX、XML与反编译生成的JAR文件进行灰度图像化处理，并使用Bilinear插值算法来放缩处理不同尺寸的灰度图像，然后将三张灰度图合成为一张三维RGB图像用于训练与分类。在分类模型上，将软阈值去噪模块与基于Split-Attention的ResNeSt相结合提出了STResNeSt。该模型具备较强的抗噪能力，更能关注代码图像的重要特征。针对训练过程中的数据长尾分布问题，在数据增强的基础上引入了类别平衡损失函数（CB Loss），从而为样本不平衡造成的过拟合现象提供了解决方案。在Drebin数据集上，合成代码图像的准确率领先DEX灰度图像2.93个百分点，STResNeSt与残差神经网络（ResNet）相比准确率提升了1.1个百分点，且数据增强结合CB Loss的方案将F1值最高提升了2.4个百分点。实验结果表明，所提方法的平均分类准确率达到了98.97%，能有效分类Android恶意软件家族。
