text_plain_output_1.png
from imblearn.over_sampling import SMOTE

from imblearn.over_sampling import SMOTE

import pandas as pd

DoS = pd.read_csv('/kaggle/input/car-security/DoS_dataset.csv')
DoS.rename(inplace=True, columns={'1478198376.389427': 'Timestamp', '0316': 'CAN_ID', '8': 'DLC', '05': 'Data0', '21': 'Data1', '68': 'Data2', '09': 'Data3', '21.1': 'Data4', '21.2': 'Data5', '00': 'Data6', '6f': 'Data7', 'R': 'flag'})

DoS = DoS.dropna()

DoS['Timestamp'] = pd.to_datetime(DoS['Timestamp'], unit='s')
DoS['Timestamp'] = DoS['Timestamp'].apply(lambda x: int(x.timestamp()))
DoS['CAN_ID'] = DoS['CAN_ID'].apply(lambda x: int(x, 16))
DoS['Data0'] = DoS['Data0'].apply(lambda x: int(x, 16))
DoS['Data1'] = DoS['Data1'].apply(lambda x: int(x, 16))
DoS['Data2'] = DoS['Data2'].apply(lambda x: int(x, 16))
DoS['Data3'] = DoS['Data3'].apply(lambda x: int(x, 16))
DoS['Data4'] = DoS['Data4'].apply(lambda x: int(x, 16))
DoS['Data5'] = DoS['Data5'].apply(lambda x: int(x, 16))
DoS['Data6'] = DoS['Data6'].apply(lambda x: int(x, 16))
DoS['Data7'] = DoS['Data7'].apply(lambda x: int(x, 16))
DoS['DLC'] = DoS['DLC'].astype(int)

X = DoS[['Timestamp', 'CAN_ID', 'DLC', 'Data0', 'Data1', 'Data2', 'Data3', 'Data4', 'Data5', 'Data6', 'Data7']]
y = DoS['flag']

from imblearn.over_sampling import SMOTE
smt = SMOTE()
X_sm, y_sm = smt.fit_resample(X, y)
y_sm.value_counts(normalize=True)

DoS1 = pd.concat([X_sm, y_sm], axis=1)

Fuzzy = pd.read_csv('/kaggle/input/car-security/Fuzzy_dataset.csv')
Fuzzy.rename(inplace=True, columns={'1478195721.903877': 'Timestamp', '0545': 'CAN_ID', '8': 'DLC', 'd8': 'Data0', '00': 'Data1', '00.1': 'Data2', '8a': 'Data3', '00.2': 'Data4', '00.3': 'Data5', '00.4': 'Data6', '00.5': 'Data7', 'R': 'flag'})

Fuzzy = Fuzzy.dropna()

Fuzzy['Timestamp'] = pd.to_datetime(Fuzzy['Timestamp'], unit='s')
Fuzzy['Timestamp'] = Fuzzy['Timestamp'].apply(lambda x: int(x.timestamp()))
Fuzzy['CAN_ID'] = Fuzzy['CAN_ID'].apply(lambda x: int(x, 16))
Fuzzy['Data0'] = Fuzzy['Data0'].apply(lambda x: int(x, 16))
Fuzzy['Data1'] = Fuzzy['Data1'].apply(lambda x: int(x, 16))
Fuzzy['Data2'] = Fuzzy['Data2'].apply(lambda x: int(x, 16))
Fuzzy['Data3'] = Fuzzy['Data3'].apply(lambda x: int(x, 16))
Fuzzy['Data4'] = Fuzzy['Data4'].apply(lambda x: int(x, 16))
Fuzzy['Data5'] = Fuzzy['Data5'].apply(lambda x: int(x, 16))
Fuzzy['Data6'] = Fuzzy['Data6'].apply(lambda x: int(x, 16))
Fuzzy['Data7'] = Fuzzy['Data7'].apply(lambda x: int(x, 16))
Fuzzy['DLC'] = Fuzzy['DLC'].astype(int)

X = Fuzzy[['Timestamp', 'CAN_ID', 'DLC', 'Data0', 'Data1', 'Data2', 'Data3', 'Data4', 'Data5', 'Data6', 'Data7']]
y = Fuzzy['flag']

from imblearn.over_sampling import SMOTE
smt = SMOTE()
X_sm, y_sm = smt.fit_resample(X, y)
y_sm.value_counts(normalize=True)

print(X_sm, y_sm)