恶意程序行为的提取可以通过以下几种方法：
静态分析
脱壳处理：通过工具对恶意软件进行脱壳，以便更好地分析其内部结构。
逆向分析：对恶意软件的二进制代码进行逆向解析，分析其指令集、函数调用等。
特征提取：从静态代码中提取特征，例如文件大小、权限设置、加密算法等。
动态分析
沙箱：在安全可控的环境下运行恶意软件，观察其行为，如网络连接、系统资源占用等。
蜜罐：设置陷阱来捕获和分析恶意软件的行为，特别适用于识别未知恶意软件。
内存取证：将恶意软件运行时的内存数据转储为内存映像，通过分析工具查找恶意行为，如内存中的恶意代码片段、数据泄露等。
动静结合分析
白加黑手段：结合静态提取的证书信息和动态观察到的软件行为，综合鉴定软件的恶意性。
基于行为的特征提取
网络连接：分析恶意软件的网络通信，如使用的协议、通信目标等。
系统资源占用：监控恶意软件对系统资源的占用情况，如CPU、内存等。
文件操作：分析恶意软件对文件的创建、修改、删除等行为。
基于数据流的特征提取
日志记录：分析恶意软件生成的日志信息，提取关键数据。
网络流量：采集和分析恶意软件的网络流量，识别通信模式、攻击目标等。
基于机器学习的特征提取
训练模型：利用大量恶意软件样本训练机器学习模型，实现对未知恶意软件的自动识别。
深度学习：应用深度学习技术提取恶意软件的特征，提高检测准确率。
基于混合特征提取
组合方法：将多种特征提取方法结合起来，提高恶意软件检测的准确性和效率。
语义分析
指令层分析：分析恶意代码的指令层，提取关键行为及行为间的依赖关系。
行为层分析：结合行为层的语义分析，识别恶意代码的抗混淆行为特征。
通过这些方法，可以有效地提取恶意程序的行为特征，从而提高恶意软件的检测率和准确性。建议在实际应用中，根据具体场景和需求选择合适的特征提取方法，并结合多种方法进行综合判断。