6VecLM

6veclm

要件

• Python 3.7
• トーチ1.3.1
• 原因
• Sklearn

導入

word2vecおよびトランスネットワークを適用して、候補のアクティブアドレスセットを生成します。

6veclmのイラスト。 6VECLMには、2つのコンポーネントIPv62VECとトランスIPV6が含まれています。 IPv62VECは、アクティブアドレススペース全体をセマンティックベクタースペースにマッピングします。このスペースでは、同様のシーケンスを持つアドレスが同じクラスターに分類されます。セマンティックアドレスベクトルは、IPv6言語モデリングを実装するためにTransformer-IPv6によって学習されます。

研究論文6VECLM：IPv6ターゲット生成のためのベクトル空間での言語モデリングは、データベースでの機械学習と原則と知識発見の実践に関する欧州会議で受け入れられています（ECMLPKDD 2020）。

注：このコードは、注釈付き変圧器に基づいています。著者に感謝します。

クイックスタート

6veclmは3つのコマンドで構成されています。

1. データセットからアドレスワードを作成します。

 $ python data_processing.py

2. IPv62Vecモデルを訓練し、ベクトル空間で単語 /アドレス分布を生成します。

 $ python IPv62Vec.py

3. IPv6-Transformerモデルを訓練し、候補セットを生成します。

 $ python IPv6_Transformer.py

モデルがトレーニングされている場合、 load_model.pyを使用して他の候補セットを直接生成できます。

 $ python load_model.py