Detektion av intrång i nätet är problemet med att upptäcka onormala nätverksanslutningar som orsakas av påträngande aktiviteter. Många system för att upptäcka intrång som föreslagits innan man använder både normal- och intrångsdata för att bygga sina klassificeringar. Intrångsdata är dock vanligtvis knappa och svåra att samla in. Vi föreslår att man löser detta problem med hjälp av en ny detekteringsmetod. Framför allt föreslår vi en icke-parametrisk metod för att beräkna densiteten baserad på uppgifter från Cup 1999. Vårt system jämförs positivt med KDD Cup-vinnaren som bygger på en ensemble av beslutsträd med påsade booster, eftersom vårt system inte använder några intrångsdata alls och mycket mindre normal data för träning.
REF observerade en icke-parametrisk uppskattning av densiteten, baserad på skattningar av parzenfönster med Gaussiska kärnor.
Parzen-window network intrusion detectors
{'venue': 'Object recognition supported by user interaction for service robots', 'journal': 'Object recognition supported by user interaction for service robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}