Hoje em dia muito importante manter um alto n vel de seguran a para garantir a comunica o segura e confi vel de informa es entre v rias organiza es. Mas a comunica o segura de dados pela Internet e qualquer outra rede est sempre sob amea a de intrus es e usos indevidos. Inegavelmente, uma ampla gama de tecnologias de seguran a, como criptografia de informa es, controle de acesso e preven o de intrus es s o usadas para proteger sistemas baseados em rede, mas ainda h muitas intrus es n o detectadas. Este projeto apresenta uma vis o geral da detec o de intrus es e um algoritmo de classifica o h brido baseado em baye na ve e K Nearest vizinho. O conjunto de dados passa primeiro pela baye na ve para classifica o, gerando as probabilidades pr vias e condicionais para cada exemplo no conjunto de dados. Se houver uma classifica o errada, o exemplo ser passado para o KNN que ent o classifica a vizinhan a do exemplo e os exemplos resultantes s o ponderados usando a similaridade de cada vizinho do exemplo, se o Sim(X, Dj) for igual a 1, ent o X normal o algoritmo encontra o K maior Sim(X, Dj), comparando-o com um crit rio de parada (limiar).