恶意软件检测是网络安全领域的关键挑战，因为恶意软件具有复杂结构和行为。现有的检测方法中，通过函数调用图（FCG）分析恶意软件的结构和行为模式是一种可靠的方法，但缺乏足够大且高质量的数据集来支撑对众多恶意软件家族的有效分类。本文提出了AMD-FCG，一个增强的函数调用图数据集，其中集成了恶意软件的拓扑特征。该数据集包含多种恶意软件样本和良性应用程序的FCG，旨在为安全专业人员提供无需动态分析和大量预处理的高效检测流程。AMD-FCG框架简化了工作流程，可支持开发和部署更创新、高效的恶意软件检测系统。实验部分（根据摘要推断）可能验证了数据集在分类准确性和鲁棒性上的优势。该研究贡献了一个标准化基准数据集，有助于推动基于图的恶意软件检测研究。