本发明公开了一种基于机器学习的多态蠕虫特征提取及多态蠕虫辨识方法，特征提取方法包括加载多态蠕虫并划分为测试集及训练集，建立、训练并校验恶意多态蠕虫行为特征数学模型步骤。辨识方法实时监控程序运行状态，记录多态蠕虫特征提取实验结果。本发明能够更加快速准确的提取出多态蠕虫的特征，能够实时应用于网络流量的监控之中，程序的扩展性强、便于控制、可视化窗口更为人性化。