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 rcavalie
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Created on Thu Jan 11 15:22:56 2018
@author: Robin Cavalieri
IMA5SC - PFE 2018
P32 - Détection automatique de DoS sur réseau LoRa
Main - prédictions, affichage, vérification du trafic
"""
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#LIBRAIRIES UTILES
###############################################################################
import time;
import serial;
import numpy as np;
# Réseau de neurones
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.models import model_from_json
###############################################################################
###############################################################################
#VARIABLES GLOBALES
###############################################################################
ping_mesured=0;
rssi_mesured=0;
result=0;
puissance_read = 0;
temp_read = 0;
trame_read = [];
file_name = 'C:/Users/Utilisateur/PFE/python/datasets/data_to_pred.csv';
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##############################################################################
#DEFINITION DE LA LECTURE DE PORT
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ser = serial.Serial(
#Pour Linux
#port='/dev/ttyACM0',
#Pour Windows
port='COM4',
#Vitesse de communication
baudrate = 9600,
#Parité
parity=serial.PARITY_NONE,
#Bit de stop
stopbits=serial.STOPBITS_ONE,
#Taille du message
bytesize=serial.EIGHTBITS,
#Out
timeout=1
)
counter=0;
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#FONCTION DE PREDICTION APPELEE DANS LE MAIN
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def Predictions(data_eval):
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#ARCHITECTURE DU RESEAU DE NEURONES par le biais de la librairie KERAS
#ANN
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#Création du classifieur
classifier = Sequential();
#Couche d'entrée donc avec 2 entrées, PING et DELTA_RSSI
classifier.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=2))
#Couche de sortie
classifier.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
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#COMPILATION
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# optimizer : algorithme choisi pour trouver le model (le plus puissant)
# loss : Si deux valeurs en sortie (binairie outcome) : binary_crossentropy
classifier.compile(optimizer = 'rmsprop', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy']);
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#LOAD DU TRAINING SET
###########################################################################
json_file=open('C:/Users/Utilisateur/PFE/python/Training/training.json','r');
loaded_model_json=json_file.read();
json_file.close();
loaded_model=model_from_json(loaded_model_json);
loaded_model.load_weights('C:/Users/Utilisateur/PFE/python/Training/training.h5');
###########################################################################
#REALISER DES PREDICTIONS
###########################################################################
#Normalisation des données
#sc = StandardScaler();
predictions = classifier.predict(data_eval);
return predictions;
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#AFFICHAGE
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def Recorder():
cpt_trame = 0;
global temp;
global temp_read;
global ping_mesured;
global puissance_read;
global trame_read;
while(1):
#RECUPERATION DES DONNEES
x = ser.readline();
if(0x46 in x and cpt_trame == 0):
cpt_trame = cpt_trame + 1;
temp = time.time();
if(0x46 in x and cpt_trame >= 1):
t2 = time.time();
ping_mesured = (t2-temp)*1000;
temp = t2;
cpt_trame = cpt_trame + 1;
#Lecture de la trame
trame_read = x;
#Récupération de la température
temp_read = (trame_read[11]-48)*10 + trame_read[12]-48;
#Récupération de la puissance
x = ser.readline();
puissance_read = (x[1]-48)*10 + x[2]-48;
#SET INPUTS PREDICTION
data_to_pred = np.array((ping_mesured, puissance_read),dtype = np.int64);
data_to_pred = data_to_pred.reshape((1,2));
#PREDICTION TEMPS REEL
pred = Predictions(data_to_pred);
#AFFICHAGE
print("\n###############################\n");
print("TRAME : "+ "".join(map(chr, trame_read))+"\n");
print("TEMPERATURE : "+str(temp_read)+" °C\n");
print("PUISSANCE : "+str(puissance_read)+" dBm\n");
print("PING : "+str(ping_mesured)+" ms\n");
#pred = 1;
if(pred==0):
print("TRAFIC : ATTAQUE\n");
elif(pred==1):
print("TRAFIC : RAS\n");
print("###############################\n");
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#MAIN
###############################################################################
if __name__ == '__main__':
Recorder();
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