Dessa dagar, med den enorma tillväxten av nätverksbaserade tjänster och delad information om nätverk, ökar också risken för nätverksattacker och intrång, och därför blir nätsäkerheten och skyddet av nätet allt viktigare än tidigare. Intrusion Detection System (IDS) är en av lösningarna för att upptäcka attacker och avvikelser i nätverket. De ständigt ökande nya intrångs- eller attacktyperna orsakar svårigheter att upptäcka dem, och därför har datautvinningstekniker i stor utsträckning använts i system för att upptäcka intrång i nätet för att extrahera användbar kunskap från ett stort antal nätverksdata för att upptäcka intrång. Många kluster- och klassificeringsalgoritmer används i IDS, vilket förbättrar funktionaliteten hos dessa algoritmer kommer att förbättra IDS prestanda. Detta dokument fokuserar på att förbättra KNN-klassificeringen i befintliga intrångsdetekteringsuppgifter som kombinerar K-MEANS-kluster och KNN-klassificering.
I REF kombinerar författarna k-mean clustering på grundval av KNN classifier.