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在互联网时代，企业与用户面临着各种安全威胁。在恶意URL识别方面，传统的机器学习方法需要在特征提取上耗费大量精力。基于卷积神经网络的检测模型通过词嵌入法对原始URL的字符进行编码，将URL映射成二维数组，通过多层神经网络，自动学习高层次特征并预测结果，而无需预先提取特征。与逻辑回归算法的结果相比，该模型在正确率、查全率、F值等指标上均好于前者。因此，深度学习在安全领域的某些方面具有应用价值。