文件名称：RePO：增强网络入侵检测系统中对抗示例的鲁棒性
文件大小：774.12MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 17:51:51
JupyterNotebook
增强网络入侵检测系统中对抗示例的鲁棒性 该存储库包含使用本文所述的通过部分观察重建（RePO）技术来训练和测试网络入侵检测系统（NIDS）的代码。 NIDS可以在从数据包头中提取的低级特征以及从整个流中提取的高阶特征上进行训练。 在运行代码之前，应首先提取数据集。 ./extract_packet_data.sh ./extract_flow_data.sh 流级别功能直接从CICIDS2017数据集（ ）中使用。 如本文所述，从PCAP文件中提取数据包级功能。 依存关系： Python 3.7.7 TensorFlow 2.1.0 Numpy 1.18.1 Pandas 1.0.3 在模型目录中可以找到我们训练的模型。 通过查看Packet_based_RePO_Normal_Test和Flow_based_RePO_Normal_Test笔记本，可以重现正常设置中的结果。 为
【文件预览】：
RePO-master
----models()
--------flw_model()
--------pkt_model()
----data()
--------packet_based()
--------flow_based()
----extract_packet_data.sh(520B)
----code()
--------Packet_based_RePO_Adversarial.ipynb(36KB)
--------Flow_based_RePO_Adversarial.ipynb(32KB)
--------train_packet_based_model.py(4KB)
--------train_flow_based_model.py(4KB)
--------Packet_based_RePO_Normal_Test.ipynb(18KB)
--------Flow_based_RePO_Normal_Test.ipynb(10KB)
----.gitignore(19B)
----README.md(3KB)
----extract_flow_data.sh(384B)