34、深度学习在DGA检测与计算机科学教育中的应用与挑战-优快云博客

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深度学习在DGA检测与计算机科学教育中的应用与挑战

1. 1D - CNN与LSTM在DGA检测中的表现

在DGA（Domain Generation Algorithm）检测领域，1D - CNN和LSTM是两种常用的深度学习模型。对于基于单词的DGA恶意软件检测，它们的表现各有不同。

在检测Cryptowall恶意软件（一种基于单词的DGA）和Virut恶意软件时，LSTM的表现优于1D - CNN。然而，对于大多数基于单词的DGA，如Beebone、Suppobox、Matsnu、Madmax和Volatile恶意软件，1D - CNN的表现明显优于LSTM。

下面是两者在不同恶意软件检测上的性能对比表格：
| 恶意软件类型 | 1D - CNN表现 | LSTM表现 |
| ---- | ---- | ---- |
| Cryptowall、Virut | 较差 | 较好 |
| Beebone、Suppobox、Matsnu、Madmax、Volatile | 较好 | 较差 |

这种差异可能与模型的架构有关。LSTM架构相对简单，而1D - CNN中额外的全连接层可能是LSTM在基于单词的检测中表现不佳的原因。

我们可以用mermaid流程图来展示检测流程：

graph LR
    A[输入域名数据] --> B{选择模型}
    B -->|1D - CNN| C(1D - CNN检测)
    B -->|LSTM| D(LSTM检测)
    C --> E(输出检测结果)