{"id":30155391,"url":"https://github.com/serenasensini/theredcode-dcgan-sintetizzazione-malware-byteplot","last_synced_at":"2025-08-11T12:37:42.526Z","repository":{"id":296691030,"uuid":"992814338","full_name":"serenasensini/TheRedCode-DCGAN-sintetizzazione-malware-byteplot","owner":"serenasensini","description":"Progetto che mostra come usare una rete DCGAN per creare nuovi byteplot partendo dal dataset Maligm.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-05-29T18:55:55.000Z","size":5,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":0,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-07-30T20:28:47.716Z","etag":null,"topics":[],"latest_commit_sha":null,"homepage":null,"language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/serenasensini.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null}},"created_at":"2025-05-29T18:53:25.000Z","updated_at":"2025-05-29T18:55:58.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-06-01T20:10:43.354Z","dependency_job_id":"4772114a-deca-485f-b922-4f49400e4492","html_url":"https://github.com/serenasensini/TheRedCode-DCGAN-sintetizzazione-malware-byteplot","commit_stats":null,"previous_names":["serenasensini/theredcode-dcgan-sintetizzazione-malware-byteplot"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/serenasensini/TheRedCode-DCGAN-sintetizzazione-malware-byteplot","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/serenasensini%2FTheRedCode-DCGAN-sintetizzazione-malware-byteplot","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/serenasensini%2FTheRedCode-DCGAN-sintetizzazione-malware-byteplot/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/serenasensini%2FTheRedCode-DCGAN-sintetizzazione-malware-byteplot/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/serenasensini%2FTheRedCode-DCGAN-sintetizzazione-malware-byteplot/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/serenasensini","download_url":"https://codeload.github.com/serenasensini/TheRedCode-DCGAN-sintetizzazione-malware-byteplot/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/serenasensini%2FTheRedCode-DCGAN-sintetizzazione-malware-byteplot/sbom","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":269890887,"owners_count":24491734,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","status":"online","status_checked_at":"2025-08-11T02:00:10.019Z","response_time":75,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":[],"created_at":"2025-08-11T12:37:38.067Z","updated_at":"2025-08-11T12:37:42.518Z","avatar_url":"https://github.com/serenasensini.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# DCGAN per malware byteplot sintetici\r\n\r\nQuesto progetto implementa una rete generativa avversaria (GAN) per generare immagini sintetiche a partire da un rumore casuale. Il modello è composto da un generatore e un discriminatore che competono tra loro per migliorare la qualità delle immagini generate.\r\n\r\n## Funzionalità\r\n- Generazione di immagini sintetiche.\r\n- Salvataggio delle immagini generate nella cartella `output/`.\r\n- Valutazione delle immagini generate tramite metriche come IS, FID, 1-NN, PPL, SSIM e GLCM.\r\n\r\n## Installazione\r\n1. Clona il repository:\r\n   ```bash\r\n   git clone \r\n   cd \r\n   ```\r\n\r\n2. Crea un ambiente virtuale (opzionale ma consigliato):\r\n   ```bash\r\n   python -m venv venv\r\n   source venv/bin/activate  # Su Windows: venv\\Scripts\\activate\r\n   ```\r\n\r\n3. Installa le dipendenze:\r\n   ```bash\r\n   pip install -r requirements.txt\r\n   ```\r\n\r\n4. Assicurati di avere installato TensorFlow e altre librerie necessarie (es. NumPy, OpenCV) usando `pip list`\r\n\r\n## Parametri da variare per migliorare i risultati\r\nPer ottenere risultati più accurati durante l'addestramento, puoi modificare i seguenti parametri:\r\n\r\n1. **Batch size**:  \r\n   - Valore predefinito: `64`.  \r\n   - Riduci il batch size per rendere il training più instabile e favorire il generatore.\r\n\r\n2. **Dimensione del rumore (noise_dim)**:  \r\n   - Valore predefinito: `100`.  \r\n   - Aumenta la dimensione per fornire al generatore un input più complesso.\r\n\r\n3. **Numero di epoche (epochs)**:  \r\n   - Valore predefinito: `50`.  \r\n   - Aumenta il numero di epoche per dare più tempo al generatore e al discriminatore di migliorare.\r\n\r\n4. **Learning rate**:  \r\n   - Modifica il learning rate del generatore e del discriminatore per bilanciare il loro apprendimento.\r\n\r\n5. **Metriche di valutazione**:  \r\n   - Monitora metriche come FID e IS per valutare la qualità e la diversità delle immagini generate.\r\n\r\n## Esecuzione\r\nPer avviare l'addestramento del modello, esegui:\r\n```bash\r\npython train.py\r\n```\r\n\r\nLe immagini generate verranno salvate nella cartella `output/`.\r\n\r\n## Contributi\r\nSentiti libero/a di contribuire al progetto aprendo una pull request o segnalando problemi nella sezione Issues.\r\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fserenasensini%2Ftheredcode-dcgan-sintetizzazione-malware-byteplot","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fserenasensini%2Ftheredcode-dcgan-sintetizzazione-malware-byteplot","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fserenasensini%2Ftheredcode-dcgan-sintetizzazione-malware-byteplot/lists"}