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本文综述了多种加密技术，包括基于局部敏感哈希（LSH）的相似性搜索和一维卷积神经网络（1D-CNN）的流量分类。这些方法在加密数据的相似性匹配和分类中展现了出色的性能和安全性，适用于多种应用场景。

论文介绍了一种使用一维卷积神经网络(1D-CNN)来检测域名生成算法(DGA)的方法。研究在包含51个DGA恶意软件家族的数据集上进行评估,结果显示该方法能正确检测97%的DGA域名,误报率仅为0.7%。与LSTM网络相比,1D-CNN在检测性能和训练速度上都表现更好。但对于那些模仿正常域名特征的基于词的DGA,检测仍然具有挑战性。这项研究为DGA检测提供了一个高效可行的解决方案。

RPC 和 REST 是两种主流的服务间通信方式。RPC 通过远程函数调用实现服务交互，性能优越，适合对延迟敏感的内部微服务通信，但耦合度较高；REST 则基于 HTTP 协议对资源进行操作，接口统一且易于理解，扩展性好，特别适合构建公开 API。选择时需要权衡性能需求、架构复杂度和维护成本，在实际应用中可以根据不同场景结合使用这两种方式。

Aho-Corasick 算法是一种高效的多模式字符串匹配算法，通过构建 Trie 和失败指针，实现快速匹配多个模式，广泛应用于文本过滤、生物信息学和网络安全等领域。

差分数组是一种高效处理区间更新的数据结构，通过记录变化量实现快速更新。它将区间操作的时间复杂度从 O(n) 降低到 O(1)，适用于频繁更新的场景，如区间加法、乘法和赋值。