1.一种恶意代码可视化及变种检测方法，其特征在于，所述恶意代码可视化及变种检测方法包括：获取待检测的恶意代码，将所述恶意代码转换为一维时间序列信号；

将所述一维时间序列信号进行变分模态分解，获得所述恶意代码对应的变分模态分解谱并输出显示；

将所述恶意代码对应的变分模态分解谱输入至预设恶意代码分类器进行变种检测，获得所述恶意代码所属的家族信息，其中，所述预设恶意代码分类器是基于恶意代码样本的变分模态分解谱训练获得；

其中，所述获取待检测的恶意代码，将所述恶意代码转换为一维时间序列信号的步骤，包括：获取待检测的恶意代码，及所述恶意代码的二进制可执行文件，将所述二进制可执行文件转换为一维整数数组；

将所述一维整数数组按照预设采样规则进行下采样，获得一维时间序列信号；

所述将所述一维时间序列信号进行变分模态分解，获得所述恶意代码对应的变分模态分解谱并输出显示的步骤，包括：将所述一维时间序列信号分解形成预设数量的模态分解函数；

将所述模态分解函数进行组合所堆叠形成一维向量，处理所述一维向量获得所述恶意代码对应的变分模态分解谱并输出显示。

2.如权利要求1所述的恶意代码可视化及变种检测方法，其特征在于，所述将所述恶意代码对应的变分模态分解谱输入至预设恶意代码分类器进行变种检测，获得所述恶意代码所属的家族信息的步骤之前，所述方法包括：从预设恶意代码文件数据库中抽取恶意代码样本，将各所述恶意代码样本转换为一维时间序列信号；

将所述一维时间序列信号转化为信号的实函数，将所述实函数进行分解获得模态分解函数；

将各所述模态分解函数进行变换获得解析信号，将所述解析信号进行转化，获得各所述模态分解函数的中心频率；

根据高斯平滑处理各所述模态分解函数的中心频率，获得各所述模态分解函数的带宽和，根据所述带宽和生成变分约束模型；

将预设的二次惩罚因子和预设的拉格朗日乘法算子引入所述变分约束模型，获得训练模型；

获取所述训练模型的识别结果，在所述识别结果中识别准确率高于预设识别准确率时，将所述训练模型作为预设恶意代码分类器。

3.如权利要求1所述的恶意代码可视化及变种检测方法，其特征在于，所述将所述恶意代码对应的变分模态分解谱输入至预设恶意代码分类器进行变种检测，获得所述恶意代码所属的家族信息的步骤，包括：将所述恶意代码对应的变分模态分解谱输入至预设恶意代码分类器进行变种检测，获得所述恶意代码的分类结果；

在所述分类结果中的相似度值大于预设阈值时，则输出所述恶意代码的所属家族信息；

在所述分类结果中的相似度值小于或等于预设阈值时，则判定所述恶意代码列为新型恶意代码家族输出提示信息。

4.如权利要求1所述的恶意代码可视化及变种检测方法，其特征在于，所述将所述恶意代码对应的变分模态分解谱输入至预设恶意代码分类器进行变种检测，获得所述恶意代码所属的家族信息的步骤之前，所述方法包括：将预设恶意代码文件数据库中的恶意代码样本进行变分模态分解，获得各所述恶意代码样本对应的变分模态分解谱；

从各所述变分模态分解谱中提取样本时间序列特征，将各所述样本时间序列特征划分形成特征训练集与特征测试集；

通过所述特征训练集中的变分模态分解谱对初始分类算法进行迭代训练，获得恶意代码分类器；

通过所述特征测试集对所述恶意代码分类器进行验证，获得预设恶意代码分类器。

5.如权利要求1至4任意一项所述的恶意代码可视化及变种检测方法，其特征在于，所述将所述恶意代码对应的变分模态分解谱输入至预设恶意代码分类器进行变种检测，获得所述恶意代码所属的家族信息的步骤，包括：从所述恶意代码对应的变分模态分解谱中提取的待测时间序列特征，将所述待测时间序列特征输入预设恶意代码分类器，获取分类结果；

在所述分类结果中的相似度值大于预设阈值时，则输出所述恶意代码的所属家族信息；

在所述分类结果中的相似度值小于或等于预设阈值时，则判定所述恶意代码列为新型恶意代码家族输出提示信息。

6.一种恶意代码可视化及变种检测装置，其特征在于，所述恶意代码可视化及变种检测装置包括：获取转化模块，用于获取待检测的恶意代码，将所述恶意代码转换为一维时间序列信号；

变化谱生成模块，用于将所述一维时间序列信号进行变分模态分解，获得所述恶意代码对应的变分模态分解谱并输出显示；

检测确定模块，用于将所述恶意代码对应的变分模态分解谱输入至预设恶意代码分类器进行变种检测，获得所述恶意代码所属的家族信息，其中，所述预设恶意代码分类器是基于恶意代码样本的变分模态分解谱训练获得；

所述获取转化模块，还用于获取待检测的恶意代码，及所述恶意代码的二进制可执行文件，将所述二进制可执行文件转换为一维整数数组；将所述一维整数数组按照预设采样规则进行下采样，获得一维时间序列信号；

所述变化谱生成模块，还用于将所述一维时间序列信号分解形成预设数量的模态分解函数；将所述模态分解函数进行组合所堆叠形成一维向量，处理所述一维向量获得所述恶意代码对应的变分模态分解谱并输出显示。

7.一种恶意代码可视化及变种检测设备，其特征在于，所述恶意代码可视化及变种检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的恶意代码可视化及变种检测程序，所述恶意代码可视化及变种检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的恶意代码可视化及变种检测方法的步骤。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有恶意代码可视化及变种检测程序，所述恶意代码可视化及变种检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的恶意代码可视化及变种检测方法的步骤。