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.
Eduardo m.fl. REF utvecklade en intrångsdetekteringsmodell med hjälp av Principal Component Analysis (PCA) för val av funktioner och avlägsnande av buller och integrerade den med Självorganiserande karta (SOM) för att skilja mellan normala och onormala anslutningar.