《表4 使用不同模型的横向实验对比》

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《代码向量深度学习的恶意Android应用检测方法》

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为了验证模型的有效性，本文将多种深度学习模型以相同数据集为前提进行结果对比。对比实验中的DCNN是由Mc Laughin等人[6]提出的针对恶意应用两层卷积网络。CNN与LSTM的融合模型在NLP（natural language processing）领域有许多成功的应用，表4中的CNN-LSTM融合模型是基于由Zhou等人[14]提出的基于卷积网络和长短期记忆串行混合模型，用于证明DTCNN在融合模型中的适用性。除了单独的LSTM模型，其余模型均使用B组特征向量作为输入。检测结果如表4所示。