Цифровизация современной экономики привела к масштабному проникновению информационных технологий в различные сферы человеческой деятельности. Кроме положительных эффектов это крайне обострило проблему противодействия киберугрозам, реализация которых злоумышленниками часто влечет за собой тяжелые последствия. Вредоносное программное обеспечение (ВПО) занимает важное место на современном ландшафте киберугроз, наиболее громкие киберпреступления последних лет связаны с применением ВПО. В связи с этим активно развивается проблемная область противодействия ВПО и одним из перспективных направлений исследований в данной области является создание методов детектирования ВПО на основе машинного обучения. Однако слабым местом многих известных исследований является построение достоверных наборов данных для моделей машинного обучения, когда авторы не раскрывают особенности формирования, предобработки и разметки данных о ВПО, что компрометирует воспроизводимость этих исследований. В данной работе предлагается методика сбора данных об активности ВПО, основанная на матрице MITRE ATT&CK и Sigma-правилах, и рассчитанная на операционные системы семейства Windows. Предлагаемая методика направлена на повышение качества наборов данных, содержащих характеристики поведения ВПО и легитимных процессов, а также на сокращение времени разметки данных экспертным способом. Для апробации методики подготовлен программный стенд и проведены эксперименты, подтвердившие ее адекватность.