基于特征工程和表示学习的机器行为识别方法，由三个步骤构成：步骤一，对大数据进行分析，通过时间、频次等多维度的信息，建立3σ模型，用于确定机器行为的访问时间频段，在机器行为的访问时间频段下，通过分组聚合等方式，归纳总结提取出基于机器行为的特征；步骤二，并通过查阅API文档、软件模拟复现、官方的RFC文档等方式对行为进行定义和命名，整合成一组完备的机器行为特征，完成基于特征工程机器行为识别工作；步骤三，对识别效果不佳的模型加入与其他行为存在交集的特征，去排除其他行为，以提高准确率。