《表3 各试样最终裂隙率：基于视觉特征的仿冒域名轻量级检测技术》

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《基于视觉特征的仿冒域名轻量级检测技术》

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由表4可以看出，文献[26-27，33]中提出的检测方法的内存开销较大，这是因为这些算法均需要收集域名的相关特征信息如Whois注册信息、DNS解析信息、网页信息、流量等进行检测判断。与文献[26-27，33]中的方法相比，基于编辑距离的方法和本文方法内存开销较小，这是因为其算法输入仅是域名字符串，不需要利用DNS解析信息等额外特征信息，能大幅减小存储开销，本文算法的“轻量级”也正是体现在此，算法仅利用域名的字符串进行判断。此外，相比原编辑距离算法（算法1），本文方法（算法2）在空间复杂度和时间效率上进行了优化，通过对算法结构的调整，将二维数组改为两个一维数组，其空间复杂度由O（m*n）减小到了O（min(m，n）)；通过删除字符串中相对应位置相同的字符后进行计算，使得计算量减小，所占内存减少，提高了计算效率，时间复杂度降为O（m1*n1）（m1≤m，n1≤n）。由表3也可看出，本文方法在内存开销、计算时间和F1这几个指标上都优于原编辑距离算法。综合考虑算法内存开销、计算时间和F1值等可知，本文提出的基于视觉特征的仿冒域名检测方法性能更优。