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J-GLOBAL ID：200902147859516974   Reference number：02A0622714

Statistical Outlier Detection-Based Data Mining and Its Applications to Network Intrusion Detection.

統計的外れ値検出によるデータマイニングとネットワーク侵入検出への応用

Author (2)： YAMANISHI KENJI (NEC インターネットシステム研) ,  TAKEUCHI JUN'ICHI (NEC インターネットシステム研)
Material： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
Volume： 102  Issue： 132(IN2002 22-32)  Page： 19-24  Publication year： Jun. 21, 2002 
JST Material Number： S0532B  ISSN： 0913-5685  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： data analysis ,...
Semi thesaurus term： computational complexity ,...

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JST classification (2)： Data protection  (JD01020V) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (22)：

• BARNETT, V. Outliers in Statistical Data. 1994
• BONCHI, F. A classification-based methodology for planning audit strategies in fraud detection. Proc. of 5th ACM SIGKDD Int'l. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD99). 1999, 175-184
• BURGE, P. Detecting cellular fraud using adaptive prototypes. Proc. of AI Approaches to Fraud Detection and Risk Management, 1997. 1997, 9-13
• DEMPSTER, A. P. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Jr. Royal Statist. Soc., B. 1977, 39, 1, 1-38
• FAWCETT, T. Combining data mining and machine learning for effective fraud detection. Proc. of AI Approaches to Fraud Detection and Risk Management, 1997. 1997, 14-19

Terms in the title (5)： 統計 ,  外れ値検出 ,  データマイニング ,  侵入 ,  応用