From 79759324d5de85784c80feb1bb1935ec618dcdf3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: fang xiaoyu Date: Thu, 16 Mar 2023 14:57:20 +0000 Subject: [PATCH] Delete example.py --- example.py | 308 ----------------------------------------------------- 1 file changed, 308 deletions(-) delete mode 100644 example.py diff --git a/example.py b/example.py deleted file mode 100644 index b850e0f..0000000 --- a/example.py +++ /dev/null @@ -1,308 +0,0 @@ -# Name:fang xiaoyu -# Time: 2023/3/9 23:40 - -#用Python写一个使用trannalyzer2来提取网络流量特征，并使用这些特征来训练一个KNN分类模型 -''' -以下是一个简单的Python代码示例，用于使用Tranalyzer2提取网络流量特征，并使用这些特征来训练一个KNN分类模型： - -```python -import os -import json -import pandas as pd -from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier -from sklearn.model_selection import train_test_split - -# 定义Tranalyzer2命令和特征提取命令 -tranalyzer_cmd = "tranalyzer2 -r {} -w {} -t" -feature_cmd = "tranalyzer2 -r {} --bidir --tcp --protoid --statsonly --export json" - -# 定义pcap文件路径和输出文件路径 -pcap_file = "capture.pcap" -binetflow_file = "capture.binetflow" - -# 转换pcap文件为binetflow格式 -os.system(tranalyzer_cmd.format(pcap_file, binetflow_file)) - -# 提取特征并保存到json文件中 -os.system(feature_cmd.format(binetflow_file) + " > features.json") - -# 读取json文件中的特征数据并转换为DataFrame格式 -with open("features.json", "r") as f: - data = json.load(f) -df = pd.DataFrame(data) - -# 将标签列转换为数值类型（0或1） -df["label"] = df["label"].apply(lambda x: 0 if x == "normal" else 1) - -# 将数据集划分为训练集和测试集 -X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop("label", axis=1), df["label"], test_size=0.2) - -# 创建KNN分类器对象，设置邻居数量为5 -knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) - -# 训练模型并预测测试集结果 -knn_model.fit(X_train, y_train) -y_pred = knn_model.predict(X_test) - -# 输出准确率和混淆矩阵等评估指标 -from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix - -print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred)) -print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred)) -``` - -在这个示例中，我们首先定义了Tranalyzer2的命令和特征提取命令，并指定了输入pcap文件和输出binetflow文件的路径。然后，我们使用os库调用系统命令来执行Tranalyzer2转换操作，并将特征保存到json格式的文件中。 - -接下来，我们使用pandas库将json文件中的特征数据读取为DataFrame格式，并将标签列转换为数值类型（0或1）。然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 - -接着，我们创建了一个KNN分类器对象，并设置邻居数量为5。然后，我们使用fit方法训练模型，并使用predict方法预测测试集结果。 - -最后，我们输出了准确率和混淆矩阵等评估指标。需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体需求选择不同 -''' - - - -#用Python写一个使用trannalyzer2来提取网络流量特征，并使用这些特征来训练一个SVm分类模型 -''' -以下是一个简单的Python代码示例，用于使用Tranalyzer2提取网络流量特征，并使用这些特征来训练一个SVM分类模型： - -```python -import os -import json -import pandas as pd -from sklearn.svm import SVC -from sklearn.model_selection import train_test_split - -# 定义Tranalyzer2命令和特征提取命令 -tranalyzer_cmd = "tranalyzer2 -r {} -w {} -t" -feature_cmd = "tranalyzer2 -r {} --bidir --tcp --protoid --statsonly --export json" - -# 定义pcap文件路径和输出文件路径 -pcap_file = "capture.pcap" -binetflow_file = "capture.binetflow" - -# 转换pcap文件为binetflow格式 -os.system(tranalyzer_cmd.format(pcap_file, binetflow_file)) - -# 提取特征并保存到json文件中 -os.system(feature_cmd.format(binetflow_file) + " > features.json") - -# 读取json文件中的特征数据并转换为DataFrame格式 -with open("features.json", "r") as f: - data = json.load(f) -df = pd.DataFrame(data) - -# 将标签列转换为数值类型（0或1） -df["label"] = df["label"].apply(lambda x: 0 if x == "normal" else 1) - -# 将数据集划分为训练集和测试集 -X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop("label", axis=1), df["label"], test_size=0.2) - -# 创建SVM分类器对象，设置核函数为rbf，惩罚参数为1.0，gamma参数为scale -svm_model = SVC(kernel="rbf", C=1.0, gamma="scale") - -# 训练模型并预测测试集结果 -svm_model.fit(X_train, y_train) -y_pred = svm_model.predict(X_test) - -# 输出准确率和混淆矩阵等评估指标 -from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix - -print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred)) -print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred)) -``` -''' -''' -在这个示例中，我们首先定义了Tranalyzer2的命令和特征提取命令，并指定了输入pcap文件和输出binetflow文件的路径。然后，我们使用os库调用系统命令来执行Tranalyzer2转换操作，并将特征保存到json格式的文件中。 - -接下来，我们使用pandas库将json文件中的特征数据读取为DataFrame格式，并将标签列转换为数值类型（0或1）。然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 - -接着，我们创建了一个SVM分类器对象，并设置核函数为rbf，惩罚参数为1.0，gamma参数为scale。然后，我们使用fit方法训练模型，并使用predict方法预测测试集结果。 - -最后，我们输出了准确率和混淆矩阵等评估指标。需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体需求选择不同的特征提取选项和分类器模型，并对模型进行调参等操作以提高性能。 -''' - - -#用Python写一个使用trannalyzer2来提取网络流量特征，并使用这些特征来训练一个C4.5分类模型 -""" -以下是一个简单的Python代码示例，用于使用Tranalyzer2提取网络流量特征，并使用这些特征来训练一个C4.5分类模型： - -```python -import os -import json -import pandas as pd -from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier -from sklearn.model_selection import train_test_split - -# 定义Tranalyzer2命令和特征提取命令 -tranalyzer_cmd = "tranalyzer2 -r {} -w {} -t" -feature_cmd = "tranalyzer2 -r {} --bidir --tcp --protoid --statsonly --export json" - -# 定义pcap文件路径和输出文件路径 -pcap_file = "capture.pcap" -binetflow_file = "capture.binetflow" - -# 转换pcap文件为binetflow格式 -os.system(tranalyzer_cmd.format(pcap_file, binetflow_file)) - -# 提取特征并保存到json文件中 -os.system(feature_cmd.format(binetflow_file) + " > features.json") - -# 读取json文件中的特征数据并转换为DataFrame格式 -with open("features.json", "r") as f: - data = json.load(f) -df = pd.DataFrame(data) - -# 将标签列转换为数值类型（0或1） -df["label"] = df["label"].apply(lambda x: 0 if x == "normal" else 1) - -# 将数据集划分为训练集和测试集 -X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop("label", axis=1), df["label"], test_size=0.2) - -# 创建C4.5分类器对象，设置最大深度为3，信息增益阈值为0.1，最小样本数为10个样本点。 -c45_model = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", max_depth=3, min_samples_leaf=10) - -# 训练模型并预测测试集结果 -c45_model.fit(X_train, y_train) -y_pred = c45_model.predict(X_test) - -# 输出准确率和混淆矩阵等评估指标 -from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix - -print("Accuracy:",accuracy_score(y_test, y_pred)) -print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred)) -``` - -在这个示例中，我们首先定义了Tranalyzer2的命令和特征提取命令，并指定了输入pcap文件和输出binetflow文件的路径。然后，我们使用os库调用系统命令来执行Tranalyzer2转换操作，并将特征保存到json格式的文件中。 - -接下来，我们使用pandas库将json文件中的特征数据读取为DataFrame格式，并将标签列转换为数值类型（0或1）。然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 - -接着，我们创建了一个C4.5分类器对象，并设置最大深度为3，信息增益阈值为0.1，最小样本数为10个样本点。然后，我们使用fit方法训练模型，并使用predict方法预测测试集结果。 - -最后，我们输出了准确率和混淆矩阵等评估指标。需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体需求选择不同的特征提取选项和分类器模型，并对模型进行调参等操作以提高性能。 - -""" - -# -''' -以下是一个简单的Python代码示例，用于使用Tranalyzer2提取网络流量特征，并使用这些特征来训练一个Random Forest分类模型： - -```python -import os -import json -import pandas as pd -from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier -from sklearn.model_selection import train_test_split - -# 定义Tranalyzer2命令和特征提取命令 -tranalyzer_cmd = "tranalyzer2 -r {} -w {} -t" -feature_cmd = "tranalyzer2 -r {} --bidir --tcp --protoid --statsonly --export json" - -# 定义pcap文件路径和输出文件路径 -pcap_file = "capture.pcap" -binetflow_file = "capture.binetflow" - -# 转换pcap文件为binetflow格式 -os.system(tranalyzer_cmd.format(pcap_file, binetflow_file)) - -# 提取特征并保存到json文件中 -os.system(feature_cmd.format(binetflow_file) + " > features.json") - -# 读取json文件中的特征数据并转换为DataFrame格式 -with open("features.json", "r") as f: - data = json.load(f) -df = pd.DataFrame(data) - -# 将标签列转换为数值类型（0或1） -df["label"] = df["label"].apply(lambda x: 0 if x == "normal" else 1) - -# 将数据集划分为训练集和测试集 -X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop("label", axis=1), df["label"], test_size=0.2) - -# 创建Random Forest分类器对象，设置树的数量为100，最大深度为10，信息增益阈值为0.1。 -rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, criterion="entropy", min_samples_leaf=10) - -# 训练模型并预测测试集结果 -rf_model.fit(X_train, y_train) -y_pred = rf_model.predict(X_test) - -# 输出准确率和混淆矩阵等评估指标 -from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix - -print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred)) -print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred)) -``` -''' -''' -在这个示例中，我们首先定义了Tranalyzer2的命令和特征提取命令，并指定了输入pcap文件和输出binetflow文件的路径。然后，我们使用os库调用系统命令来执行Tranalyzer2转换操作，并将特征保存到json格式的文件中。 - -接下来，我们使用pandas库将json文件中的特征数据读取为DataFrame格式，并将标签列转换为数值类型（0或1）。然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 - -接着，我们创建了一个Random Forest分类器对象，并设置树的数量为100，最大深度为10，信息增益阈值为0.1。然后，我们使用fit方法训练模型，并使用predict方法预测测试集结果。 - -最后，我们输出了准确率和混淆矩阵等评估指标。需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体需求选择不同的特征提取选项和分类器模型，并对模型进行调参等操作以提高性能。 -''' - - - - -#以下是一个简单的Python代码示例，用于使用Tranalyzer2提取网络流量特征，并使用这些特征来训练一个XGBoost分类模型： - -''' -```python -import os -import json -import pandas as pd -import xgboost as xgb -from sklearn.model_selection import train_test_split - -# 定义Tranalyzer2命令和特征提取命令 -tranalyzer_cmd = "tranalyzer2 -r {} -w {} -t" -feature_cmd = "tranalyzer2 -r {} --bidir --tcp --protoid --statsonly --export json" - -# 定义pcap文件路径和输出文件路径 -pcap_file = "capture.pcap" -binetflow_file = "capture.binetflow" - -# 转换pcap文件为binetflow格式 -os.system(tranalyzer_cmd.format(pcap_file, binetflow_file)) - -# 提取特征并保存到json文件中 -os.system(feature_cmd.format(binetflow_file) + " > features.json") - -# 读取json文件中的特征数据并转换为DataFrame格式 -with open("features.json", "r") as f: - data = json.load(f) -df = pd.DataFrame(data) - -# 将标签列转换为数值类型（0或1） -df["label"] = df["label"].apply(lambda x: 0 if x == "normal" else 1) - -# 将数据集划分为训练集和测试集 -X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop("label", axis=1), df["label"], test_size=0.2) - -# 创建XGBoost分类器对象，设置树的数量为100，最大深度为10，学习率为0.1。 -xgb_model = xgb.XGBClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, learning_rate=0.1) - -# 训练模型并预测测试集结果 -xgb_model.fit(X_train, y_train) -y_pred = xgb_model.predict(X_test) - -# 输出准确率和混淆矩阵等评估指标 -from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix - -print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred -继续 -)) -print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred)) -``` -''' -''' -在这个示例中，我们首先定义了Tranalyzer2的命令和特征提取命令，并指定了输入pcap文件和输出binetflow文件的路径。然后，我们使用os库调用系统命令来执行Tranalyzer2转换操作，并将特征保存到json格式的文件中。 - -接下来，我们使用pandas库将json文件中的特征数据读取为DataFrame格式，并将标签列转换为数值类型（0或1）。然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 - -接着，我们创建了一个XGBoost分类器对象，并设置树的数量为100，最大深度为10，学习率为0.1。然后，我们使用fit方法训练模型，并使用predict方法预测测试集结果。 - -最后，我们输出了准确率和混淆矩阵等评估指标。需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体需求选择不同的特征提取选项和分类器模型，并对模型进行调参等操作以提高性能。 -''' \ No newline at end of file