난독화된 악성코드를 탐지하기 위한 하이브리드 접근법은 기존의 기계 학습 알고리즘과 시그니처 기반 방법을 결합하여 구현할 수 있습니다. 이러한 방식은 다양한 데이터 소스를 활용하여 악성코드를 탐지하는 데 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 메모리 분석을 통해 얻은 정보와 파일 시그니처를 기반으로 하는 전통적인 방법을 결합하여 악성코드를 탐지하는 시스템을 구축할 수 있습니다. 또한, 새로운 악성코드 패턴을 식별하고 이에 대응하기 위해 지속적인 모델 업데이트와 적응적인 방법을 도입하는 것도 중요합니다.