네트웍 기반의 컴퓨터 보안이 컴퓨터 보안분야의 중요한 문제점으로 인식이 된 이래 네트웍 기반의 침입탐지 방법 중 클러스터링(Clustering)을 이용한 비정상 탐지기법(Anomaly detection)을 사용하는 시도들이 있었다. 네트웍 데이터 같은 대량의 데이터의 처리에 클러스터링을 통한 방법이 효과적인 결과를 나타내었음이 다수의 논문에서 제기되어왔으나 이 모델에서의 클러스터링 방법은 네트웍 정보로부터 추출한 정보들을 정상적인 클러스터들과 그렇지 않은 클러스터들 크게 두 집단으로 나누는 방법을 택했었는데 침입탐지율에서 만족할만한 결과를 얻지 못했었다. 본 논문에서 제안하고자 하는 모델에서는 이를 좀 더 세분화하여 네트웍 서비스(Network service)별로 정상적인 클러스터들과 그렇지 않은 클러스터들을 가지게되는 방법을 적용하여 기존 모델에서의 침입탐지율 결과의 개선을 도모해 보고자한다.