Microsoft и Intel смислија нов пристап на класификација на малвери, а во прашање е проект кој го носи името STAMINA (Static Malware-as-Image Network Analysis).
Се работи за тоа дека малициозен код се претвора во слики, за deep learning алгоритмите да можат побрзо да учат за малверот. Така кодот се претвора во низови пиксели кои формираат слики чија големина зависи од големината на фајлот од кој настанале. Обучената невронска мрежа потоа ги анализира новодобиените слики и утврдува кој дел во рамките на конвертираниот фајл е малициозен. Системот е трениран со помош на голема количина податоци која Microsoft ја собрал Windows Defender инсталацијата, а STAMINA веќе се покажа како ефектна, иако постојат одредени проблеми кога се во прашање сликите настаните од големите фајлови.
Поголем дел од системите за детекција на малвери се потпираат на екстракција на биранрните отисоци во рамките на некој малвер, но таквиот систем е прилично непрактичен. Претворањето на малициозни фајлови во слики би можело да го забрза процесот, и да доведе до создавање на систем, на кој не би можел да му избега ниту еден малициозен момент.