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@@ -14,6 +14,17 @@ import numpy as np; @@ -14,6 +14,17 @@ import numpy as np;
14 import pandas as pd; 14 import pandas as pd;
15 ############################################################################### 15 ###############################################################################
16 16
  17 +###############################################################################
  18 +#VARIABLES MESUREES
  19 +###############################################################################
  20 +ping_mesured=0;
  21 +rssi_mesured=0;
  22 +result=0;
  23 +puissance_read = 0;
  24 +temp_read = 0;
  25 +trame_read = [];
  26 +###############################################################################
  27 +
17 ############################################################################## 28 ##############################################################################
18 #DEFINITION DE LA LECTURE DE PORT 29 #DEFINITION DE LA LECTURE DE PORT
19 ############################################################################## 30 ##############################################################################
@@ -58,27 +69,51 @@ dataset_rssi = np.concatenate((dataset_rssi_attack, dataset_rssi_norm), axis=0); @@ -58,27 +69,51 @@ dataset_rssi = np.concatenate((dataset_rssi_attack, dataset_rssi_norm), axis=0);
58 #KPPV PING 69 #KPPV PING
59 ############################################################################### 70 ###############################################################################
60 def prediction_ping(ping): 71 def prediction_ping(ping):
61 - dataset_ping_temp = [];  
62 cpt = 0; 72 cpt = 0;
63 k = 5; 73 k = 5;
  74 + dataset_ping_temp = np.zeros((X_ping,1));
64 #Remplissage des distances euclidiennes 75 #Remplissage des distances euclidiennes
65 - for i in range(0, X_ping-1):  
66 - dataset_ping_temp[i][0] = ((dataset_ping[i][1]-ping)**2)**0.5; 76 + for i in range(0, X_ping):
  77 + dataset_ping_temp[i,0] = ((dataset_ping[i,1]-ping)**2)**0.5;
67 #Concatenation avec distances euclidiennes 78 #Concatenation avec distances euclidiennes
68 dataset_ping_temp = np.c_[dataset_ping, dataset_ping_temp]; 79 dataset_ping_temp = np.c_[dataset_ping, dataset_ping_temp];
69 #Tri 80 #Tri
70 - np.sort(dataset_ping_temp, axis=2); 81 + dataset_ping_temp = dataset_ping_temp[dataset_ping_temp[:,2].argsort()]
71 #Checking des k premiers voisins 82 #Checking des k premiers voisins
  83 + print(dataset_ping_temp);
72 for j in range(0, k-1): 84 for j in range(0, k-1):
73 - if(dataset_ping_temp[i][0]==1):  
74 - cpt = cpt+1; 85 + if(dataset_ping_temp[j,0]==1):
  86 + cpt = cpt+1;
75 if(cpt >= (k/2)+1): 87 if(cpt >= (k/2)+1):
76 return 1; #Attaque 88 return 1; #Attaque
77 else: 89 else:
78 return 0; #RAS 90 return 0; #RAS
79 -  
80 -  
81 -t = prediction_ping(1000); 91 +###############################################################################
  92 +
  93 +###############################################################################
  94 +#KPPV RSSI
  95 +###############################################################################
  96 +def prediction_rssi(rssi):
  97 + cpt = 0;
  98 + k = 5;
  99 + dataset_rssi_temp = np.zeros((X_rssi,1));
  100 + #Remplissage des distances euclidiennes
  101 + for i in range(0, X_rssi):
  102 + dataset_rssi_temp[i,0] = ((dataset_rssi[i,1]-rssi)**2)**0.5;
  103 + #Concatenation avec distances euclidiennes
  104 + dataset_rssi_temp = np.c_[dataset_rssi, dataset_rssi_temp];
  105 + #Tri
  106 + dataset_rssi_temp = dataset_rssi_temp[dataset_rssi_temp[:,2].argsort()]
  107 + #Checking des k premiers voisins
  108 + for j in range(0, k-1):
  109 + if(dataset_rssi_temp[j,0]==1):
  110 + cpt = cpt+1;
  111 + if(cpt >= (k/2)+1):
  112 + return 1; #Attaque
  113 + else:
  114 + return 0; #RAS
  115 +###############################################################################
  116 +
82 ############################################################################### 117 ###############################################################################
83 #AFFICHAGE 118 #AFFICHAGE
84 ############################################################################### 119 ###############################################################################
@@ -89,7 +124,10 @@ def Recorder(): @@ -89,7 +124,10 @@ def Recorder():
89 global puissance_read; 124 global puissance_read;
90 global trame_read; 125 global trame_read;
91 global cpt_trames; 126 global cpt_trames;
92 - global cpt_trames_temp; 127 + global cpt_trames_temp;
  128 + cpt_trames = 0;
  129 + cpt_trames_temp = 0;
  130 +
93 while(1): 131 while(1):
94 #RECUPERATION DES DONNEES 132 #RECUPERATION DES DONNEES
95 x = ser.readline(); 133 x = ser.readline();
@@ -114,7 +152,10 @@ def Recorder(): @@ -114,7 +152,10 @@ def Recorder():
114 #T2 152 #T2
115 temp = t2; 153 temp = t2;
116 154
117 - if(cpt_trames_temp+1 == cpt_trames): 155 + if(cpt_trames_temp + 1 == cpt_trames):
  156 + #BOOLEEN
  157 + state_ping = prediction_ping(ping_mesured);
  158 + state_rssi = prediction_rssi(puissance_read);
118 #AFFICHAGE 159 #AFFICHAGE
119 print("\n###############################\n"); 160 print("\n###############################\n");
120 print("TRAME : "+ "".join(map(chr, trame_read))+"\n"); 161 print("TRAME : "+ "".join(map(chr, trame_read))+"\n");
@@ -122,6 +163,14 @@ def Recorder(): @@ -122,6 +163,14 @@ def Recorder():
122 print("TEMPERATURE : "+str(temp_read)+" °C\n"); 163 print("TEMPERATURE : "+str(temp_read)+" °C\n");
123 print("PUISSANCE : "+str(puissance_read)+" dBm\n"); 164 print("PUISSANCE : "+str(puissance_read)+" dBm\n");
124 print("PING : "+str(ping_mesured)+" ms\n"); 165 print("PING : "+str(ping_mesured)+" ms\n");
  166 + if(state_ping == 0):
  167 + print("PING NORMAL\n");
  168 + elif(state_ping == 1):
  169 + print("PING ATTAQUE\n");
  170 + if(state_rssi == 0):
  171 + print("RSSI NORMAL\n");
  172 + elif(state_rssi == 1):
  173 + print("RSSI ATTAQUE\n");
125 print("###############################\n"); 174 print("###############################\n");
126 175
127 cpt_trames_temp = cpt_trames; 176 cpt_trames_temp = cpt_trames;