В наши дни проблемы безопасности компьютерных сетей играют ключевую роль. Сеть уязвима к таким атакам, как DOS, U2R, R2L и т.д. Эти атаки используют уязвимость сети для получения незаконного доступа к важной информации или иногда создают флуд, чтобы предотвратить доступ к ней настоящих пользователей. Сетевые злоумышленники используют огромный объем сетевого трафика за короткий промежуток времени, чтобы сделать хост жертвы недоступным, поэтому быстрое и эффективное обнаружение вторжения в сеть является очень сложной задачей. Размер сетевого трафика становится все более большим и сложным, и предлагаемая система обнаружения вторжений должна быть способна обрабатывать огромные объемы сетевых данных, чтобы обнаружить вторжение в сеть как можно раньше. В данной книге рассматривается реализация системы обнаружения вторжений в сеть с использованием генерации ассоциативных правил и квадрической классификации с помощью библиотеки машинного обучения spark.