معرفی شرکت ها


DaNuoYi-0.2.0


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

This package provide the interface to run multitask evolutionary injection generation
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل DaNuoYi-0.2.0
نام DaNuoYi
نسخه کتابخانه 0.2.0
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Heng, Yang
ایمیل نویسنده yangheng@exeter.ac.uk
آدرس صفحه اصلی https://github.com/yangheng95/DaNuoYi
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/DaNuoYi/
مجوز MIT
# DaNuoYi - Evolutionary Multitask Injection Generation Tool [![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/DaNuoYi)](https://pypi.org/project/DaNuoYi/) ![License](https://img.shields.io/pypi/l/DaNuoYi?logo=DaNuoYi) ## Context-free Grammar for Injection Generation DaNuoYi uses the context-free grammar to generates the injection cases, and it is available at [here](DaNuoYi/injection_utils/payload). There is also a [document](document/context-free-grammar.pdf) which briefly describes the context-free grammar injection generation. ## Usage ### Install DaNuoYi from pip or Source Code For the purpose of easy to use, we build the DaNuoYi package from the source codes, and it is available at PyPi package library now. It is recommended to create a new environment and install DaNuoYi PyPi, ```bash pip install DaNuoYi ``` or install from the source code, ```bash git clone https://github.com/COLA-Laboratory/DaNuoYi cd DaNuoYi pip install . ``` ### Running Now we can run injection generation as following: ```python3 """ quick_run accepts the following params: :param tasks: Any subset from ["sqli", "xss", "osi", "phpi", "xmli", "htmli"], tasks=None means running multitask injection generation :param waf: Choose from ['mod_security', 'ngx_lua_waf', 'lua_resty_waf'], three WAFs are supported currently. :param classifier_name: Any from ['lstm', 'rnn', 'gru'] :param seed: random seed, the number of randoms is also the round of the experiments :param rnd_select: Disable fitness-based individual selection :return: """ import random import time import torch from DaNuoYi import quick_run seeds = [random.randint(1, 1000000) for _ in range(21)] torch.cuda.empty_cache() time.sleep(5) quick_run(classifier_name='lstm', waf='mod_security', seed=seeds, rnd_select=False) torch.cuda.empty_cache() time.sleep(5) quick_run(classifier_name='rnn', waf='mod_security', seed=seeds, rnd_select=False) torch.cuda.empty_cache() time.sleep(5) quick_run(classifier_name='gru', waf='mod_security', seed=seeds, rnd_select=False) torch.cuda.empty_cache() time.sleep(5) quick_run(classifier_name='lstm', waf='lua_resty_waf', seed=seeds, rnd_select=False) torch.cuda.empty_cache() time.sleep(5) quick_run(classifier_name='rnn', waf='lua_resty_waf', seed=seeds, rnd_select=False) torch.cuda.empty_cache() time.sleep(5) quick_run(classifier_name='gru', waf='lua_resty_waf', seed=seeds, rnd_select=False) torch.cuda.empty_cache() time.sleep(5) quick_run(classifier_name='lstm', waf='ngx_lua_waf', seed=seeds, rnd_select=False) torch.cuda.empty_cache() time.sleep(5) quick_run(classifier_name='rnn', waf='ngx_lua_waf', seed=seeds, rnd_select=False) torch.cuda.empty_cache() time.sleep(5) quick_run(classifier_name='gru', waf='ngx_lua_waf', seed=seeds, rnd_select=False) torch.cuda.empty_cache() time.sleep(5) ``` ### Experiment Results Visualization - The distribution of the bypassing test injections count on Ngx-Lua-WAF over 10 runs under the same search budget. ![NGX-Lua-WAF](document/box_ngx.png) - The distribution of the bypassing test injections count on Lua-Resty over 10 runs under the same search budget. ![LUA-Resty-WAF](document/box_lua.png) - The distribution of the bypassing test injections count on ModSecurity over 10 runs under the same search budget. ![ModSecurity-WAF](document/box_mod.png) ![img.png](document/table.png)


نیازمندی

مقدار نام
==2.1.2 opennmt-py
- torchtext
- findfile
- autocuda
- googledrivedownloader
- torch
- termcolor
- tqdm
- matplotlib


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>=3.8 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl DaNuoYi-0.2.0:

    pip install DaNuoYi-0.2.0.whl


نصب پکیج tar.gz DaNuoYi-0.2.0:

    pip install DaNuoYi-0.2.0.tar.gz