Internets tillväxt och följaktligen antalet sammankopplade datorer har exponerat betydande mängder information för inkräktare och angripare. Brandväggar syftar till att upptäcka överträdelser enligt en fördefinierad regeluppsättning och vanligtvis blockera potentiellt farlig inkommande trafik. Men med utvecklingen av attacktekniker är det svårare att skilja anomalier från normal trafik. Olika detektionsmetoder har föreslagits, bland annat användning av maskininlärningsteknik baserad på neurala modeller såsom Självorganiserande kartor (SOM). I detta dokument presenterar vi en klassificeringsmetod som hybridiserar statistiska tekniker och SOM för att upptäcka anomalier i nätverk. Medan Principal Component Analysis (PCA) och Fisher Discriminant Ratio (FDR) har övervägts för funktionsval och bullerborttagning, har Probabilistic Self-Organizing Maps (Psom) som mål att modellera funktionen utrymme och möjliggöra åtskillnad mellan normala och avvikande anslutningar.
De la Hoz m.fl. Ref presenterade en annan anomali detektionsmetod genom att hybridisera huvudkomponentanalys (PCA), Fisher Discriminant Ratio (FDR) och Probabilistic Self Organizing Maps (PSOMs).