论文成果:DyGCN.pdf
CIC-IDS 2017:https://www.unb.ca/cic/datasets/ids-2017.html
CSE-CIC-IDS 2018: https://www.unb.ca/cic/datasets/ids-2018.html
将下载的数据集放在 /data
目录下。对于CSE-CIC-IDS 2018数据集,只使用“Thuesday-20-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv”这一天的数据,因为其他数据文件不包含IP,无法建图。
动态图模型的作用在于进行子图嵌入,子图嵌入的结果可以用异常检测模型进行异常判断。
其他对比模型的代码在/compare_models
目录下
基于cic2017数据集进行模型训练
python DyGCN/main.py --mode train --ck_path DyGCN/savedmodel/model.pt --embs_path DyGCN/data/graph_embs.pt --dataset data/cic2017
基于cic2017数据集进行模型测试
python DyGCN/main.py --mode test --ck_path DyGCN/savedmodel/model.pt --embs_path DyGCN/data/graph_embs.pt --dataset data/cic2017
基于模型图嵌入结果进行异常检测
python DyGCN/intrusion_detection.py --dataset cic2017