DNN_binary_class.py

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### Code: DNN for binary classification ###########
### Creator: Vladlen Galetsky - 10/10/2024 updated#
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# import basic tools
from time import sleep
from multiprocessing.pool import ThreadPool
import statistics
import random
from qiskit.visualization import *
import matplotlib.pyplot as pyplot
from numpy.random import uniform
from numpy.random import random
from numpy import pi
import numpy as np
from numpy.linalg import qr
import matplotlib.pyplot as plt
import math
from qiskit.quantum_info import random_unitary
from torch.nn import Linear
from numpy import vstack
from numpy import argmax
from pandas import read_csv
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.metrics import accuracy_score
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import Flatten
from tensorflow.keras.layers import Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from keras.models import Sequential
from keras.models import Model
from keras.layers import Input
from keras.constraints import maxnorm
from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import ast


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############### Last modified: 23/05/24 author: Vladlen G. #################################
############################################################################################
############### Code objective is to perform binary classification of auth protocol ########
############################################################################################

def define_model(sized):#, batch_normalization):
    '''
    This function defines different models and returns the model and name of the subdirectory
    '''
    print("-------\nRunning functional API!\n")
    init="glorot_uniform"
    activation_function='relu'
    model = Sequential()
    model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape=(sized,)))
    model.add(Dense(20, activation='relu'))
    model.add(Dense(1,activation="sigmoid"))
    opt = SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9)
    model.compile(optimizer="adam",loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])

    return model


# plot diagnostic learning curves
def summarize_diagnostics(history):

    # plot loss
    pyplot.subplot(211)
    pyplot.plot(history.history['loss'], color='blue', label='train')
    pyplot.plot(history.history['val_loss'], color='orange', label='test')
    pyplot.grid(color = 'grey', linestyle = '--', linewidth = 0.3)
    pyplot.ylabel('Cross Entropy Loss') 
    pyplot.legend()

    # plot accuracy
    pyplot.subplot(212)
    pyplot.plot(history.history['accuracy'], color='blue', label='train')
    pyplot.plot(history.history['val_accuracy'], color='orange', label='test')
    pyplot.grid(color = 'grey', linestyle = '--', linewidth = 0.3)
    pyplot.ylabel('Classification Accuracy') 
    pyplot.legend()

    # save plot to file
    filename = sys.argv[0].split('/')[-1]
    pyplot.savefig(filename + '_plot.png')

    pyplot.show()
    pyplot.close()

#Data creation
def Data_creation(sizextr,sizex,E,At):

    #E is the vector of measurements for users
    #At is the vector of measurements for Attacker

    Y_out=[] #Output array
    Final=[] #Input array
    Mean=[]  #Temporary array of Means depending on mu

    #Combines E and At into Final (X input) and Y_out (Y output) vectors
    for i in range(len(E)):
        print([int(numeric_string) for numeric_string in E[i]])
        E[i] = [int(numeric_string) for numeric_string in E[i]]
        Final.append(E[i])
        Y_out.append([1]) #1 is user
        #At
    for i in range(len(At)):
        At[i] = [int(numeric_string) for numeric_string in At[i]]
        Final.append(At[i])
        Y_out.append([0]) #0 is attacker

    #Stores X,Y of train and test sampels
    Ax_train=[]
    Ax_test=[]
    Ay_train=[]
    Ay_test=[]

    PLen=0 # Stores size of x_test
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(Final, Y_out, test_size=0.1, random_state = 423, shuffle=True)

    A=np.arange(0.5,0.7,0.01) #vector of mu
    Menf=[] #Definitive array of means for input data depending on mu (A array)
    for i in range(len(A)):
        Mean=[]
        for k in range(len(x_test)):
    
            if (1-np.mean(x_test[k])<A[i]):
                Mean.append(0) #does not pass
            else:
                Mean.append(1) #passes

        Menf.append(Mean)
        PLen=len(x_test)
        Ax_train.append(x_train)
        Ax_test.append(x_test)
        Ay_train.append(y_train)
        Ay_test.append(y_test)



    return Ax_train, Ax_test, Ay_train, Ay_test ,Menf, PLen, A


# run the test harness for evaluating a model ##########################################################################################################
def run_test_harness(E,At):

    #Parameters
    sizextr=10      #input training size for string (input size is lambda, but you may divide lambda to 10)
    sizex=sizextr   #input testing size for string
    np.random.seed(42)

    print("Starting....")
    # load dataset
    f_test=[]
    f_test2=[]

    x_train, x_test, y_train, y_test, mean,Plen,A =Data_creation(sizextr,sizex,E,At)
    auxa=[]

    for k in range(1):
        for i in range(Plen):
            ft=y_test[k]
            auxa.append(ft[i][0])

    auxa2=[]

    ff_test=[]
    for k in range(len(A)):
        f_test=[]
        for i in range(len(mean[0])):
            if(mean[k][i]==auxa[i]):
                f_test.append(1)
            else:
                f_test.append(0)

        ff_test.append(f_test)

    Mina=[]
    SMina=[]
    MinaB=[]
    SMinaB=[]

    for k in range(len(A)):
        Mina.append(np.mean(ff_test[k]))
        SMina.append(statistics.stdev(ff_test[k]))


    vecf=[]
    vecf2=[]

    
    # define DNN model, increase the data size if you want meaningful results
    model = define_model(len(x_train[0][0]))
    # fit model
    history = model.fit(x_train[0], y_train[0], epochs=40, validation_data=(x_test[0], y_test[0]), verbose=0)
    # evaluate model
    a, acc = model.evaluate(x_test[0], y_test[0], verbose=0)
    y_pred = model.predict(x_test[0])
    Y_pr=[]
    for i in range(len(y_pred)):
        Y_pr.append(np.round(y_pred[i][0]))


    for i in range(len(Y_pr)):                                                                                                                  
        if (auxa[i]==Y_pr[i]):
            vecf.append(1)
        else:
            vecf.append(0)
        
    ###############################################
    # Roc curve definition ########################
    ###############################################
    
    fpr = dict()
    tpr = dict()
    roc_auc = dict()
    y_test2=y_test[0]
    y_score=y_pred
    
    
    fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test2,y_score)
    roc_auc = auc(fpr, tpr)
    
    print(roc_auc)        
    lw = 2
    plt.plot(fpr, tpr,
         lw=lw, label=r'$\lambda: $'+str(len(At[0]))+' (area = %0.2f)' % roc_auc) 
    plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')
    plt.xlim([0.0, 1.0])
    plt.ylim([0.0, 1.05])
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    plt.title('ROC curve')
    plt.legend(loc="lower right")
    plt.savefig("ROCcurve2.pdf")
    plt.show()

    Mina2=[] #Mean vector for DNN
    Mina2.append(np.mean(vecf))
       

    plt.figure()

    Att=[Mina2[0]]*len(A)
   
    plt.plot(A,Att ,
         lw=lw,color="black",label='DNN') 
    plt.plot(A, Mina,
         lw=lw,color="red", label=r'Static') 
    plt.xlabel(r'$\mu$')
    plt.ylabel('Prob of correct identification')
    plt.legend(loc="lower right")
    plt.savefig("Performance2.pdf")

    plt.show()
    #print("MSE:%.4f" % mean_squared_error(y_test, y_pred))
    
    summarize_diagnostics(history)

    with open('DataDNN.txt', 'w') as output:

        output.write("\n")

        output.write("DNN: \n")
        output.write(str(Mina2))
        output.write("\n")

        output.write("Theory: \n")
        output.write(str(Mina))
        
    
    output.close()


if __name__ == "__main__":
    
    #You can import from a file the data of measurements from attacker and user
    #lambda=100 example for 500 attackers (At) and 200 users (E) ---- small amount of data (this is just for testing the code - generate data with main.py x10 the complexity of the DNN)
    #At=[['0', '1', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '0', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '0', '0', '1', '0', '1', '1', '0', '1'], ['1', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '1', '0', '0', '1', '0', '1', '0', '1', '0', '0', '0', '1', '0', '1', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '1', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '1', '0', '0', '1', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '1', '1', '0', '1', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '1', '0', '0', '1', '0', '0', '1', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '1', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '0', '1', '0', '0', '1', '0', '1', '1', '0'], ['0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '1', '1', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '1', '0', '1', '0', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '0', '1', '0', '0', '0', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '1'], ['1', '0', '0', '1', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '1', '0', '0', '1', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '0', '1', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '1', '1', '0'], ['0', '1', '0', '1', '0', '0', '0', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '0', '1', '0', '1', '0', '1', '0', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '0', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '1', '0', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '0', '0', '1', '0', '1', '0', '0', '0', '1', '0', '0'], ['0', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '0', '1', '0', '1', '0', '0', '0', '0', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '1', '0', '1', '0', '0', '1', '0', '0', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '0', '0', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '1', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '0', '1', '0', '1', 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    #User    
    file = open('Authen_0.txt', 'r')

    with open('Authen_0.txt', 'r') as file:
        # Read the file content
        data = file.read()
        
        # Use ast.literal_eval to safely evaluate the string to a list
        E = ast.literal_eval(data)

    with open('Authen_1.txt', 'r') as file:
        # Read the file content
        data = file.read()
        
        # Use ast.literal_eval to safely evaluate the string to a list
        At = ast.literal_eval(data)

    print(" ")
    print(" ")
    print(type(E),type(At),len(E),len(At))
   # file = open('Authen_1.txt', 'r')
    #At = file.read() #User

    run_test_harness(E,At)