LSTMs का उपयोग करके Domain Generation Algorithms की भविष्यवाणी

इस रिपॉजिटरी में डोमेन को DGA या benign के रूप में वर्गीकृत करने के लिए बहुत ही सरल कोड है। यह कोड हमारे arxiv पेपर में हमारे परिणामों को प्रदर्शित करता है: https://arxiv.org/abs/1611.00791। एक अंतर डेटासेट का है। पेपर और यह रिपॉजिटरी दोनों ही Alexa top 1 million को benign के रूप में उपयोग करते हैं, लेकिन यह रिपॉजिटरी सरलता के लिए अपने स्वयं के डोमेन उत्पन्न करती है।

हम केवल पेपर से LSTM और bigram classifier को लागू करते हैं। ये दो सर्वश्रेष्ठ क्लासिफायर हैं और Keras में लागू करना सरल है।

कोड चलाना

python run.py सभी डेटा डाउनलोड और जनरेट करेगा, क्लासिफायर को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करेगा, और एक PNG को डिस्क पर सहेजेगा (ROC वक्र)। यह चीजों को तेज करने के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से 1 fold का उपयोग करता है। यह कोड आपकी स्थानीय मशीन पर या GPU वाली मशीन पर चलेगा (GPU निश्चित रूप से बहुत तेज़ होगा)।

DGA एल्गोरिदम

हमारी रिपॉजिटरी में 11 DGA एल्गोरिदम हैं। कुछ https://github.com/baderj/domain_generation_algorithms रिपॉजिटरी से हैं। हमने इन्हें प्रत्येक फ़ाइल में नोट किया है और समान GNU लाइसेंस बनाए रखा है। हालाँकि, हमने कुछ छोटे संपादन किए हैं जैसे कि कोई TLD न होने देना और कुछ एल्गोरिदम के लिए आकार बदलना।