随着组织数字化转型的深入，网络安全风险日益突出，恶意软件已成为一种普遍且破坏性极强的威胁。现有基于字节的机器学习检测方法虽然广泛应用，但容易受到攻击者通过操纵原始字节实施规避行为的影响。相比之下，基于图的方法通过将软件表示为捕获执行行为的程序图，受此类操控影响较小，但现有图方法未能显式识别共同实现有意义程序行为的基本块聚簇，也未能学习足够具有表达力的程序图表示以实现精确检测。针对上述问题，本文提出 MalGuard——一种面向组织恶意软件风险管理的图基恶意软件检测方法。MalGuard 包含两项方法论创新：一是操作角色识别方法，将基本块的凝聚组识别为操作角色，使检测器能够捕获从孤立基本块中不可见的程序行为；二是程序图表示学习方法，通过建模操作角色之间的交互来学习富有表达力的程序图表示，保留稀疏的恶意信号并捕获层次化图结构。大量实验表明，MalGuard 在检测性能上优于现有方法，并降低了未检出恶意软件带来的预期成本。本文属于信息系统（IS）领域的恶意软件检测研究，适合关注图神经网络与恶意软件检测交叉方向的研究人员、安全分析师以及负责组织风险管理的从业者阅读。