项目-SherLock
Sherlock vs Moriarty:用于网络安全研究的智能手机数据集。
该项目将研究如何应用模拟回归来捕获Moriarty动作。 可以在<link break,Dave?>上找到数据,也可以在上找到2周的子集。
在文章中可以找到讨论该数据集的论文 。
安装
使用包管理器安装所需的库。
pip install -r requirements.txt
用法
该项目和小型分配的当前状态包括数据加载,示例EDA,然后进行伪线性回归建模和酸洗。 然后,一个独立的python脚本将运行腌制的模型。
在此项目目录中的命令行中,键入:
jupyter notebook
模型的拟合在Jupyter笔记本“ SherLock.ipynb”中进行。 将生成一个腌制的模型,并使用以下命令执行python脚本'test_pickled_model.py'进行仿造预测
py
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