bigan-for-host-behavior-anomaly-detection's Introduction

BiGAN for Host Behavior Anomaly Detection

本代码是基于BiGAN的主机行为异常检测实现，训练BiGAN模型并应用不同loss函数来对主机行为进行异常检测。

Dependencies:

Python 3.6
TensorFlow 1.14.0
numpy 1.19.5
matplotlib 3.2.2

Folders:

data文件夹中存放实验数据集：

cmdline_train.npy和cmdline_test.npy分别为模型训练集与测试集； //代码运行前需要解压文件夹中cmdline.rar至当前文件夹。
cmdline.py用于读取数据集。

bigan文件夹中存放BiGAN模型代码：

cmdline_utilities.py为BiGAN网络结构设置；
run_cmdline.py中包含BiGAN模型loss函数的设置和模型训练测试过程。

traditional algorithm文件夹中存放其他传统异常检测模型的代码：

IF_cmd.py 孤立森林算法；
LOF_cmd.py 局部异常因子算法；
Robustcovariance_cmd.py 协方差估计算法。

Run:

输入如下命令行即可运行：

python main.py bigan cmdline run

positional arguments:

{model}               the name of the model you want to run (bigan)
{cmdline}		the name of the dataset you want to run the experiments on
{run}                 train the model or evaluate it

optional arguments:

-h, --help            show this help message and exit
--epochs [EPOCHS]     number of epochs you want to train the dataset on
--w [W]               weight for the sum of the mapping loss function
--rd [RD]             random_seed
--loss [{crosse,w,wgp,ls,hinge}]
                          the loss function in the model
--plot [{n,N,y,Y}]    print dis/enc/gen loss(y/n)

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