컴퓨팅 환경이 보다 신뢰성 있고 실질적으로 사용되기 위해서는 보안이 필수적인 기능으로 요구된다. 알려진 공격의 패턴을 이용한 침입탐지는 공격자의 여러 가지 변형된 방법이나 새로운 공격 방법에 의해 쉽게 공격당할 수 있다. 또한 각각의 보안정책을 교묘히 회피하는 많은 공격 방법들이 수시로 개발되어 시도되고 있다. 따라서 침입에 성공하는 많은 공격들은 기존의 공격 패턴과 보안정책 사이의 허점을 이용하여 발생된다고 볼 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 새로운 공격을 탐지하기 위해 이를 탐지하기 위한 특징값을 규칙집합을 통해 획득한다. 규칙집합은 알려진 공격, 보안정책과 관리자의 경험적 지식에 대한 분석을 통해 공격의 특징을 감지할 수 있도록 작성된다. 이러한 규칙집합에 의해 획득된 특징값들은 훈련단계에서 Naive Bayes 분류기법을 통해 공격에 대한 통계적 특징값으로 사용한다. 제안된 방법은 훈련단계에서 얻어진 공격에 대한 통계적 특징값을 이용하여 변형된 공격이 나 새로운 공격을 탐지할 수 있다.