本发明依据绝大多数新增恶意代码属于已知的恶意代码家族这一特性，利用病毒库中已有样本的信息辅助恶意代码进行家族同源性分析以实现更准确的家族聚类，并在准确的家族聚类的基础上对同家族的恶意代码构建家族图以可视化的方式了解同一家族内恶意代码的变种之间的演化关系并预测变种的发展方向，为恶意代码的深度分析提供技术支撑。结合恶意代码本身的演化特点，提出了一种支持家族图构建的恶意代码同源性分析模型，通过实验证明该模型的有效性。提出了一种半监督密度聚类算法，通过实验证明该算法可以实现准确的家族聚类，并为未知家族的发现提供线索，提出了一种基于不对称相似度度量的家族演化图构建算法，对每个恶意家族构建演化图，可视化呈现同一家族内恶意样本间的演化关系。