近年、マルウェアが急増し、組織や個人にとって重大なセキュリティ脅威となっている。マルウェアの脅威を防御するためのサイバーセキュリティ研究の絶え間ない努力にもかかわらず、マルウェア開発者はこれらの防御技術を回避する難読化などの新しい方法を発見している。従来の静的・動的解析手法は、新しいマルウェアの特定には効果がなく、メモリと時間の点で高いオーバーヘッドをもたらす。これらの課題を解決するために、本研究ではマルウェアバイナリを2次元画像で表現し、VQ-VAEで特徴を抽出し、古典的な機械学習の分類機で検知を行う。本手法はシンプル及び軽量化モデルであり、短い時間で高い検知精度を得ただけでなく、難読化されたマルウェアも識別することもできた。