निम्नलिखित ऐसे क्षेत्र हैं जिनमें घुसपैठ का पता लगाने के लिए डेटा माइनिंग तकनीक का उपयोग या निर्माण किया जा सकता है जो इस प्रकार हैं -
घुसपैठ का पता लगाने के लिए डेटा माइनिंग एल्गोरिदम का विकास - डेटा माइनिंग एल्गोरिदम का उपयोग दुरुपयोग का पता लगाने और विसंगति का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। दुरुपयोग का पता लगाने में, प्रशिक्षण जानकारी को "सामान्य" या "घुसपैठ" के रूप में लेबल किया जाता है। ज्ञात घुसपैठ का पता लगाने के लिए एक क्लासिफायरियर को तब बदला जा सकता है।
इस क्षेत्र में कई शोध हैं जिनमें वर्गीकरण एल्गोरिदम, एसोसिएशन नियम खनन, और लागत-संवेदनशील मॉडलिंग का अनुप्रयोग शामिल है। विसंगति का पता लगाना सामान्य व्यवहार के मॉडल का निर्माण करता है और स्वचालित रूप से इससे महत्वपूर्ण विचलन का पता लगाता है और पर्यवेक्षित या अनुपयोगी शिक्षा का उपयोग किया जा सकता है।
पर्यवेक्षित तकनीक में, मॉडल प्रशिक्षण डेटा के आधार पर बनाया जाता है जिसे "सामान्य" कहा जाता है। एक अनुपयोगी तकनीक में, प्रशिक्षण डेटा के बारे में कोई डेटा नहीं दिया जाता है। विसंगति का पता लगाने के अनुसंधान में वर्गीकरण एल्गोरिदम, सांख्यिकीय विधियों, क्लस्टरिंग और बाहरी विश्लेषण के अनुप्रयोग शामिल हैं। तकनीकें प्रभावी और स्केलेबल हुआ करती थीं, और बड़ी मात्रा, आयामीता और विविधता के नेटवर्क डेटा को प्रबंधित करने में सक्षम थीं।
असोसिएशन और सहसंबंध विश्लेषण, और एकत्रीकरण भेदभावपूर्ण विशेषताओं को चुनने और बनाने में मदद करने के लिए - नेटवर्क डेटा को परिभाषित करने वाले सिस्टम विशेषताओं के बीच संबंधों को खोजने के लिए एसोसिएशन और सहसंबंध खनन का उपयोग किया जा सकता है। ऐसा डेटा घुसपैठ का पता लगाने के लिए उपयोगी विशेषताओं के चयन के संबंध में अंतर्दृष्टि का समर्थन कर सकता है। समेकित डेटा से परिवर्तित नई विशेषताएं भी सहायक हो सकती हैं, जिसमें एक विशिष्ट पैटर्न से मेल खाने वाले ट्रैफ़िक की सारांश गणना भी शामिल है।
स्ट्रीम डेटा का विश्लेषण - घुसपैठ और दुर्भावनापूर्ण हमलों की क्षणिक और गतिशील विशेषताओं के कारण, डेटा स्ट्रीम वातावरण में घुसपैठ का पता लगाना महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, एक घटना अपने पर सामान्य हो सकती है, लेकिन घटनाओं के अनुक्रम के एक तत्व के रूप में देखे जाने पर इसे दुर्भावनापूर्ण माना जाता है।
इस प्रकार यह अध्ययन करना महत्वपूर्ण है कि गतिविधियों के कौन से क्रम अक्सर एक साथ मिलते हैं, अनुक्रमिक पैटर्न की खोज करते हैं, और आउटलेर्स की पहचान करते हैं। रीयल-टाइम घुसपैठ का पता लगाने के लिए डेटा स्ट्रीम में विकसित हो रहे समूहों को खोजने और गतिशील वर्गीकरण मॉडल बनाने के लिए अन्य डेटा माइनिंग तकनीक भी महत्वपूर्ण हैं।
वितरित डेटा माइनिंग - घुसपैठ को कई क्षेत्रों से छोड़ा जा सकता है और कई अलग-अलग गंतव्यों को लक्षित किया जा सकता है। इन वितरित हमलों का पता लगाने के लिए कई नेटवर्क क्षेत्रों से नेटवर्क डेटा का विश्लेषण करने के लिए वितरित डेटा खनन तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है।
विज़ुअलाइज़ेशन और क्वेरी टूल - किसी भी विषम पैटर्न का पता लगाने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन टूल सुलभ होना चाहिए। ऐसे टूल में एसोसिएशन, क्लस्टर और आउटलेयर देखने के लिए सुविधाएं शामिल हो सकती हैं। घुसपैठ का पता लगाने वाले सिस्टम में एक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस भी होना चाहिए जो सुरक्षा विश्लेषकों को नेटवर्क डेटा या घुसपैठ का पता लगाने के परिणामों के बारे में पूछताछ करने में सक्षम बनाता है।