Desde su introducción, la investigación de malware ha tenido dos objetivos principales. Por un lado, los escritores de malware se han centrado en desarrollar software que pueda causar más daño a un host específico durante el mayor tiempo posible. Por otro lado, los analistas de malware tienen como uno de sus principales propósitos el desarrollo de herramientas como sistemas de detección de malware (MDS) o sistemas de detección de intrusos en red (NIDS) para prevenir y detectar posibles amenazas a los sistemas informáticos. Técnicas de ofuscación, como la encriptación de las líneas de código del virus, han sido desarrolladas para evitar su detección. En contraste, recientemente se han introducido algoritmos de aprendizaje automático superficial y profundo para detectarlos. Este documento está dedicado a algunas implicaciones teóricas derivadas de estas investigaciones. Demostramos que estructuras algebraicas ocultas como posets equipados y sus categorías de representaciones están detrás de la investigación de algunas infecciones. Se proporcionan propiedades de estas categorías para ofrecer una mejor comprensión de diferentes técnicas de infección.