このリポジトリには、ドメインをDGAまたは良性として分類するための非常にシンプルなコードが含まれています。このコードは、私たちのarxiv論文（https://arxiv.org/abs/1611.00791）での結果を示しています。違いの1つはデータセットです。論文とこのリポジトリの両方が良性としてAlexaトップ100万を使用していますが、このリポジトリは簡素化のために独自のドメインを生成します。
また、論文からLSTMとbigram分類器のみを実装しています。これらは2つの最良の分類器であり、Kerasで実装するのが簡単です。
python run.py は、すべてのデータをダウンロードして生成し、分類器をトレーニングおよび評価し、PNG（ROC曲線）をディスクに保存します。デフォルトでは高速化のために1フォールドに設定されています。このコードはローカルマシンまたはGPUを搭載したマシンで実行できます（GPUの方がもちろんはるかに高速です）。
このリポジトリには11個のDGAアルゴリズムがあります。一部は https://github.com/baderj/domain_generation_algorithms リポジトリからのものです。これらのファイルにはその旨を記載し、同じGNUライセンスを維持しました。ただし、TLDなしを許可したり、一部のアルゴリズムでサイズを変更したりするなど、小さな編集を加えました。
