面对Android恶意代码高速增长的趋势，提出基于字节码图像的Android恶意代码家族分类方法，通过将Android恶意应用的字节码转化为256阶灰度图形式的字节码图像，利用GIST算法提取图像的纹理特征，并结合随机森林算法对特征进行分类。对常见的14种Android恶意代码家族的样本进行了实验验证，并与DREBIN方法进行比较，实验结果表明，该方法可有效进行Android恶意代码家族分类，具有检测精度高且误报率低的优点。