Die zunehmende Geschwindigkeit des Netzwerkdatenverkehrs und die wachsende Anzahl von Angriffen auf Computernetzwerke sind zu Herausforderungen für ein Intrusion Detection System (IDS) geworden, wie z. B. lange Verarbeitungszeiten, niedrige Erkennungsraten und Anpassungsfähigkeit an neue Angriffe. Die meisten Forschungen haben versucht, die Hindernisse durch Verbesserung des Algorithmus oder der Architektur des IDS zu überwinden, entweder als verteiltes oder paralleles System, um ein IDS schneller zu machen, insbesondere der Multi-Agent-System (MAS)-Ansatz, der eine bekannte autonome verteilte parallele Lösung ist. Allerdings konzentrieren sich die Forschungen immer noch auf die Verbesserung der Erkennungsraten und weniger auf die Verarbeitungszeit und das adaptive IDS. Es wurden verschiedene Algorithmen vorgeschlagen, um die Erkennungsrate zu verbessern. Darüber hinaus ist ein adaptives IDS, das unbekannte Angriffe in Echtzeit erkennt, zu einem wichtigen Thema geworden, um weiteren Schaden so früh wie möglich zu verhindern. Die aktuellen adaptiven IDS-Lösungen verwenden entweder einen Algorithmus, der unbekannte Angriffe erlernt, oder trainieren sowohl bekannte als auch unbekannte Angriffe neu, was viel Zeit in Anspruch nimmt.