本发明公开了基于HTTP行为图的恶意软件检测方法，属于网络安全技术领域，首先根据收集的已知恶意或良性软件的HTTP流量，将收集的流量建成HTTP行为树状图，然后提取行为树状图中每个节点的特征来生成特征树状图，再利用Graph Embedding算法将特征树状图转换为特征向量，再将特征向量输入模型进行训练和测试，最后通过检测模型检测并输出检测结果，解决了当前许多恶意软件可产生合法的HTTP流量，并且定期生成请求，导致分辨正常软件和恶意软件难度加大，分类效果较差的问题。