Abstrakt. I detta dokument beskrivs fördelarna med att använda metoden för att upptäcka anomalier i förhållande till den teknik som används för att upptäcka missbruk för att upptäcka okända intrång eller attacker i nätet. Den undersöker också prestandan hos olika klusteralgoritmer när de används för att upptäcka anomalier. Fem olika klusteralgoritmer: k-Means, förbättrade k-Means, k-Medoider, EM-klustring och distansbaserade detektionsalgoritmer används. Vårt experiment visar att missbruksdetektionsteknik, som implementerade fyra olika klassificeringar (naiva Bayes, regelinduktion, beslutsträd och närmaste granne), misslyckades med att upptäcka nätverkstrafik, som innehöll ett stort antal okända intrång; där den högsta noggrannheten var endast 63,97% och den lägsta falska positiva frekvensen var 17,90%. Å andra sidan visade anomalisdetektionsmodulen lovande resultat där den avståndsbaserade detekteringsalgoritmen överträffade andra algoritmer med en noggrannhet på 80,15 %. Noggrannheten för EM-klustring var 78,06%, för k-Medoider var den 76,71%, för förbättrade k-Means var den 65,40% och för k-Means var den 57,81%. Tyvärr, vår anomali detektion modul producerar hög falsk positiv frekvens (mer än 20%) för alla fyra kluster algoritmer. Därför kommer vårt framtida arbete att vara mer fokuserat på att minska den falska positiva takten och förbättra noggrannheten med hjälp av mer avancerade maskininlärningsmetoder.
I REF studerade och jämförde författarna resultaten av olika anomali detekteringsbaserade metoder som k-medoider, k-medel, EM och distansbaserade tekniker.