DGA बॉटनेट डिटेक्शन में मल्टीक्लास असंतुलन से निपटने के लिए LSTM आधारित ढाँचा।

इस रिपॉजिटरी में डोमेन को DGA या benign के रूप में वर्गीकृत करने के लिए बहुत सरल कोड है। यह कोड हमारे पेपर में हमारे परिणामों को यहाँ प्रदर्शित करता है: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231217317320। यह पेपर एक नया LSTM.MI एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो बाइनरी और मल्टीक्लास वर्गीकरण मॉडल दोनों को जोड़ता है, जहाँ मूल LSTM को लागत-संवेदनशील बनाया गया है। लागत मदों को बैकप्रोपेगेशन सीखने की प्रक्रिया में शामिल किया जाता है ताकि कक्षाओं के बीच पहचान के महत्व को ध्यान में रखा जा सके।

निर्देशों का पालन करके, आप हमारी विधि दोबारा लागू कर सकते हैं। इसके अलावा, हम कुछ डेटासेट भी प्रदान करते हैं:

• Shifu, Tinba, Necurs, Locky आदि सहित कुछ DGA बॉटनेट के वास्तविक दुनिया से संग्रहित डेटासेट।
• trainingdata.csv: इस डेटासेट में Alexa के 1 मिलियन सामान्य डोमेन, 600,000 से अधिक DGA डोमेन, और इन डोमेन के अनुरूप 8 सांख्यिकीय विशेषताएँ शामिल हैं। DGA डोमेन http://osint.bambenekconsulting.com/feeds/ पर एकत्र किए गए हैं।
• traindga4.csv: trainingdata डेटासेट का 10%। हालाँकि, 8 सांख्यिकीय विशेषताएँ 0 से 1 तक के मानों में सामान्यीकृत नहीं हैं।
• traindga5.csv: trainingdata डेटासेट का 10%। हालाँकि, 8 सांख्यिकीय विशेषताएँ 0 से 1 तक के मानों में सामान्यीकृत हैं।

यदि आप हमारे डेटासेट का पुन: उपयोग करते हैं, तो कृपया हमारे पेपर को इस प्रकार उद्धृत करें।

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

या

@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} }

कोड को लागू करना

'lstm.py' क्लासिफायर को प्रशिक्षित करेगा और विधि का मूल्यांकन करने के लिए रिपोर्ट तैयार करेगा। यह कोड आपकी स्थानीय मशीन पर या GPU वाली मशीन पर चलेगा (GPU निश्चित रूप से बहुत तेज़ होगा)।

बैकअप लिंक

यदि Github पर डाउनलोड से संबंधित कोई समस्या है, तो कृपया Google Driver पर बैकअप लिंक का उपयोग करें: https://drive.google.com/drive/folders/1EI67tTK2NnwW9MZa3Qr2anPbJ_Dlix91?fbclid=IwAR0A_Ltrkrn9Zt4VvF0IFhE_v3GWz-YDqaq-SsHaU2mHNG5861KXylvZlBY