إطار عمل قائم على LSTM للتعامل مع imbalance متعدد الفئات في كشف بوتنت DGA.

يحتوي هذا المستودع على كود بسيط جداً لتصنيف النطاقات على أنها DGA أو حميدة. يوضح هذا الكود نتائجنا في بحثنا المنشور هنا: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231217317320. يقدم هذا البحث خوارزمية LSTM.MI جديدة لدمج نماذج التصنيف الثنائي والمتعدد الفئات، حيث يتم تكييف LSTM الأصلي ليكون حساساً للتكلفة. يتم إدخال عناصر التكلفة في إجراء التعلم بالانتشار العكسي (backpropagation) لمراعاة أهمية التحديد بين الفئات.

اتبع التعليمات، يمكنك إعادة تطبيق طريقتنا. بالإضافة إلى ذلك، نقدم أيضاً بعض مجموعات البيانات:

• مجموعات البيانات التي تم جمعها من العالم الحقيقي لبعض بوتنتات DGA بما في ذلك Shifu و Tinba و Necurs و Locky وغيرها.
• trainingdata.csv: تحتوي مجموعة البيانات هذه على مليون نطاق طبيعي من Alexa، وأكثر من 600,000 نطاق DGA، و8 ميزات إحصائية مقابلة لهذه النطاقات. تم جمع نطاقات DGA على http://osint.bambenekconsulting.com/feeds/.
• traindga4.csv: 10% من مجموعة بيانات trainingdata. ومع ذلك، لم يتم تطبيع الميزات الإحصائية الثماني إلى القيم التي تتراوح من 0 إلى 1.
• traindga5.csv: 10% من مجموعة بيانات trainingdata. ومع ذلك، تم تطبيع الميزات الإحصائية الثماني إلى القيم التي تتراوح من 0 إلى 1.

إذا أعدت استخدام مجموعة البيانات الخاصة بنا، يُرجى الاستشهاد بورقتنا البحثية كما يلي.

Tran, Duc, et al. "A LSTM based framework for handling multiclass imbalance in DGA botnet detection." Neurocomputing 275 (2018): 2401-2413.

or

@article{tran2018lstm, title={A LSTM based framework for handling multiclass imbalance in DGA botnet detection}, author={Tran, Duc and Mac, Hieu and Tong, Van and Tran, Hai Anh and Nguyen, Linh Giang}, journal={Neurocomputing}, volume={275}, pages={2401--2413}, year={2018}, publisher={Elsevier} }

تنفيذ الكود

سيقوم ملف lstm.py بتدريب المصنف وإنشاء التقرير لتقييم الطريقة. سيعمل هذا الكود على جهازك المحلي أو على جهاز مزود بمعالج رسوميات (GPU) (سيكون معالج الرسوميات بالطبع أسرع بكثير).

رابط احتياطي

إذا كانت هناك أي مشاكل متعلقة بالتحميل من GitHub، يُرجى استخدام الرابط الاحتياطي على Google Drive: https://drive.google.com/drive/folders/1EI67tTK2NnwW9MZa3Qr2anPbJ_Dlix91?fbclid=IwAR0A_Ltrkrn9Zt4VvF0IFhE_v3GWz-YDqaq-SsHaU2mHNG5861KXylvZlBY