Background. Attempted intrusions at companies, either from an insider threat orotherwise, is increasing in frequency. Most commonly used is static analysis and filters to stop specific attacks. Utilising machine learning in order to detect behaviouralanomalies in the access flow of an isolated system can aid in detecting, and stopping, attacks faster than previous methods. Objectives. In this thesis, four algorithms were selected to be compared againsteach other using three different metrics. These metrics were chosen for their importance in an isolated domain. All algorithms will be trained on the same dataset, from which anomalies are created that are used to test each model. Methods. A dataset created for anomaly detection is preprocessed to fit the scenario that was explored. After which the dataset was split per user and only the user with the most samples was used for training the models. In order to test and evaluate the models, anomalies were forged from a profile created out of the metadata belonging to the chosen user. These anomalies, alongside a part of the benign samples were used to evaluate the F1 score of each model, which was compared. The better performing model according to the F1 score was then subjected to hyperparameter tuning to improve the performance further. Afterwards, the speed of which the model was loaded, and a single sample was predicted and the memory consumption of each action was measured. Results. The results showed that two algorithms were relatively close, all depending on the strictness of memory consumption. Local Outlier Factor, which used four times the memory (44 MB) of the other models, proved to be the better option when looking at F1 score, at 90.91% after having undergone hyperparameter tuning. However, Elliptic Envelope was a close second at 86.61% without undergoing hyperparameter tuning, while consuming less memory (11 MB) than the others. The speed of loading the models were 26.68 ms and 2.01 ms, with predicting one sample 1.87 ms and 0.38 ms respectively for the two models. The initial loading time is less important since it is only done once. Conclusions. Using this dataset, which albeit is not optimal, it showed that Local Outlier Factor was the best performing model, at a slightly higher memory con-sumption, while remaining accurate and relatively fast. However, it was also shown that depending on how strict the memory consumption is, Elliptic Envelope can be applicable as well considering its lower memory consumption. / Bakgrund. Försök till intrång i företag, antingen från insiderhot eller på annat håll ökar i frekvens. Vanligtvis används statisk analys, eller olika filter för att motverka dessa attacker. Genom att använda maskininlärning för att upptäcka beteendeavikelser i ett loggflöde inuti ett isolerat system kan hjälpa till att upptäcka, och stoppa, attacker snabbare än tidigare metoder. Syfte. I det här arbetet har fyra algoritmer valts att jämföras med varandra genom att titta på tre olika mätvärden. Dessa mätvärden har valts på grund av dess betydelse i system placerade i en isolerad domän. Alla algoritmer tränades på samma dataset, och testas på avvikelser som har skapats från att tillverka en profil utifrån datasetet. Metod. Ett dataset som skapades för att upptäcka avvikelser i en åtkomstlogg har behandlats så att den ska passa scenariot som ska utforskas. Sedan så delades datasetet upp per användare, och enbart den användare med flest loggar har använts för att träna modellerna.För att testa modellerna, så har en profil byggts upp ifrån metadatan för att sedan generera anomala tillfällen för den valda användaren. Dessa avvikelser, tillsammans med en del utav de normala fallen har använts för att beräkna modellernas F1 värde. Sedan har tiden som krävts för att ladda modellen till minne från disk, tiden det tog för en gissning utav modellen, samt det datorminne som krävs för detta sparats. Dessa tre mätvärden har sedan satts emot varandra i jämförelsen. Den modell som presterade bäst i F1 värde genomgick hyperparameterjustering för att förbättra detta värde. Resultat. Resultatet visade att två algoritmer är någorlunda nära i hur de presterade. Skillnaden är att ena algoritmen, Local Outlier Factor, har ett lite högre F1 värde på 90.91% efter hyperparameterjustering, men kräver fyra gånger så mycket minne (44 MB). Dess tid att ladda ifrån disk var 26.68 ms, medans en gissning utav den tog 1.87 ms. Till skillnad från Elliptic Envelope som enbart krävde 11 MB för att ladda till minne, med ett F1 värde på 86.61% utan hyperparameterjustering. Det tog även bara 2.01 ms och 0.38 ms för att ladda modellen, respektive att gissa en kategori. Slutsatser. Med detta dataset, som inte är det mest optimala, så visade det sig att Local Outlier Factor var den modell som presterade bäst, relativt snabb med dess gissningar och bra träffsäkerhet med ett högt F1 värde. Däremot, så visade det sig att beroende på hur strikt kravet på låg minnesanvändning är, så kan även Elliptic Envelope vara lämplig. Då den kräver fyra gånger så lite minne som Local Outlier Factor.