Tato práce se zabývá problematikou anomální detekce síťových útoků s využitím technik strojového učení. Nejdříve jsou prezentovány state-of-the-art datové kolekce určené pro ověření funkčnosti systémů detekce útoků a také práce, které používají statistickou analýzu a techniky strojového učení pro nalezení síťových útoků. V další části práce je prezentován návrh vlastní kolekce metrik nazývaných Advanced Security Network Metrics (ASNM), který je součástí konceptuálního automatického systému pro detekci průniků (AIPS). Dále jsou navrženy a diskutovány dva různé přístupy k obfuskaci - tunelování a modifikace síťových charakteristik - sloužících pro úpravu provádění útoků. Experimenty ukazují, že použité obfuskace jsou schopny předejít odhalení útoků pomocí klasifikátoru využívajícího metriky ASNM. Na druhé straně zahrnutí těchto obfuskací do trénovacího procesu klasifikátoru může zlepšit jeho detekční schopnosti. Práce také prezentuje alternativní pohled na obfuskační techniky modifikující síťové charakteristiky a demonstruje jejich použití jako aproximaci síťového normalizéru založenou na vhodných trénovacích datech.