eXpose: A Character-Level Convolutional Neural Network with Embeddings For Detecting Malicious URLs, File Paths and Registry Keys
論文リンク：https://arxiv.org/abs/1702.08568
※少し古めの論文です
CLCNN（Character-Level Convolutional Neural Network）とは
CNNは画像に対して提案された手法で、基本的に自然言語では時系列モデルであるRNNとかLSTMが用いられる。
CNNを自然言語処理でも用いるなら1次元方向のみの畳み込みになる。
https://www.slideshare.net/sheemap/convolutional-neural-netwoks より
実際にCNNを用いて文書分類を行ったネットワークが Character-Level Convolutional Neural Networks（CLCNN）で高い精度を達成している。
処理の流れ
①文字を局所表現（埋め込み表現）にする
②カーネルサイズが違う枚数のCNNに並列に入れて特徴を出力
https://www.slideshare.net/tdualdir/devsumi-107931922 より
③特徴を１つに結合
④全結合層に通して分類
となる。
全体のモデルの構造は以下のようになる。
次回は CE CLCNN について書きます。
