From Heterogeneous Network Datasets to Real-Time Intrusion Detection Systems : Feature Harmonization, Dataset Engineering, and Operational AI for Modern Intrusion Detection

Sprache: Englisch

Verlag: Eliva Press, 2026

9999349676 / 9789999349673

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Modern Network Intrusion Detection Systems (NIDS) often achieve remarkable accuracy on benchmark datasets, yet many fail when deployed in real-world environments due to inconsistent feature representations, dataset bias, and limited cross-domain generalization. This book presents a data-centric approach to intrusion detection, demonstrating how principled data engineering can significantly improve operational performance without relying on increasingly complex deep learning architectures. Drawing from the development of the Aegis DLP platform, the book introduces a complete pipeline for transforming heterogeneous cybersecurity datasets-including KDD Cup'99, UNSW-NB15, CICIDS 2018, and live packet captures-into a unified feature space suitable for real-time intrusion detection. Readers are guided through semantic feature alignment, statistical feature derivation, temporal behavioral modeling, and the design of scalable preprocessing pipelines capable of supporting both offline training and online inference. Beyond dataset engineering, the book explores the implementation of a real-time monitoring framework using Scapy, Python, Flask, and machine learning, validated through a controlled virtual laboratory consisting of Kali Linux, Metasploitable 2, and Windows-based packet capture. Multiple machine learning approaches are examined before presenting a lightweight Multi-Layer Perceptron optimized for operational deployment. Rather than focusing solely on achieving high benchmark accuracy, this work emphasizes cross-dataset generalization, real-world validation, reproducible feature engineering, and practical cybersecurity deployment. It is intended for researchers, cybersecurity professionals, postgraduate students, and AI practitioners seeking to bridge the gap between academic intrusion detection research and deployable enterprise security solutions.…

Titel
From Heterogeneous Network Datasets to Real-Time Intrusion Detection Systems : Feature Harmonization, Dataset Engineering, and Operational AI for Modern Intrusion Detection
Autor
Ayush Gupta
Verlag
Eliva Press
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
9999349676
ISBN-13
9789999349673
Artikelgewicht
150 Gramm
Abmessungen
229x152x5 mm

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