卷积神经网络恶意域名检测算法
本文提出了一种改进的卷积神经网络恶意域名检测算法，以解决现有检测方法对算法生成的恶意域名检测效率不高的问题。该算法在现有的卷积神经网络模型基础上，增加了提取更深层字符级特征的卷积分支，从而同时提取恶意域名的浅层和深层字符级特征并融合；引入一种聚焦损失函数以解决样本难易程度和数量的双重不平衡导致检测率低的问题。实验结果表明，改进后的算法能够提高对恶意域名的检测准确率，尤其能够显著提升对部分难检测域名的检测准确率。
知识点：
1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：一种深度学习模型，常用于图像识别、自然语言处理和语音识别等领域。CNN 由卷积层、池化层和全连接层组成，能够自动学习图像特征。
2. 恶意域名检测（Malicious Domain Name Detection）：一种计算机安全领域中的问题，旨在检测恶意域名的生成和传播。恶意域名可能会导致网络攻击、数据泄露和恶意软件传播等安全问题。
3. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习方法，基于人工神经网络模型，能够自动学习和表示复杂数据。深度学习广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别和机器翻译等领域。
4. 数据建模（Data Modeling）：一种数据分析和处理方法，旨在对数据进行分析、建模和优化。数据建模广泛应用于机器学习、数据挖掘和商业智能等领域。
5. 聚焦损失函数（Focal Loss Function）：一种损失函数，旨在解决样本难易程度和数量的双重不平衡问题。在机器学习中，聚焦损失函数可以提高模型对难样本的检测准确率。
6. 机器学习（Machine Learning）：一种人工智能方法，旨在使机器能够自动学习和改进。机器学习广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别和推荐系统等领域。
7. 专业指导（Professional Guidance）：一种学习方法，旨在指引学生和从业者学习和应用专业知识和技能。专业指导广泛应用于教育、培训和职业发展等领域。
本文提出了一种改进的卷积神经网络恶意域名检测算法，以解决恶意域名检测效率不高的问题。该算法能够提高对恶意域名的检测准确率，尤其能够显著提升对部分难检测域名的检测准确率。
