تشخیص نفوذ یکی از مشکلات مهم برای حفاظت از امنیت سیستم‌های اطلاعاتی است. تکنیک آن به دو دسته تقسیم می‌شود: تشخیص ناهنجاری و تشخیص سوء استفاده؛ که این دو مورد یکدیگر را تکمیل می‌کنند. این تحقیق روی تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری برای تشخیص نفوذ تمرکز دارد. در حال حاضر، روش‌های متعددی بر اساس استخراج قوانین وابستگی کلاسیک برای تشخیص نفوذ ارائه شده است. به دلیل دو مشکلی که در مسئله‌ی استخراج قوانین وابستگی، یعنی اینکه با همه‌ی آیتم ست بطور مساوی رفتار می‌شود و یک ساپورت مینیمم و اطمینان مینیمم به عنوان استاندارد سنجش در نظر گرفته می‌شود، بسیاری از قوانین و قوانین جالب تولید می‌شوند که باعث کاهش کارایی سیستم تشخیص نفوذ می‌شود. بر اساس مدل جدید استخراج قوانین وابستگی که li در سال 2002 پیشنهاد داد و قادر به حل این دو مشکل به طور همزمان بود،‌ سیستم تشخیص نفوذ دیگری ارائه شد. از آنجایی که میزان سود و علاقه‌ی یک آیتم به عنوان معیار در نظر گرفته می‌شود و الگوریتم استخراج بر اساس FP-tree است، تجربیات ما نشان داده است که سیستم پیشنهادی مقاوم‌تر و مؤثرتر از الگوریتم APRIORI است.