1. 전문가시스템(Expert System)：전문가가 지닌 전문 지식과 경험, 노하우 등을 컴퓨터에 축적하여 전문가와 동일하거나 그 이상의 문제해결 능력을 가질수 있도록 만들어진 시스템으로 방대한 지식 체계를 규칙으로 표현하여, 데이터를 입력하면 컴퓨터가 정해진 규칙에 따라 판단을 내리도록 한다. 룰의 종류가 많으면 많을수록 정확도는 높아지게 된다. 특성상 제한된 상황에서 제한된 특정 물건을 인식하거나 행동할때는 문제가 되지 않지만 규칙에 없는 상황이나 물체에 대한 유연한 대응이 불가능하다는 단점이 있다.

2. 시그니처 분석(Signature Analysis) :　대부분의 프로그램에서 확장자를 보고 파일 타입을 결정하는 것이 문제의 소지가 될 수 있으므로, 기록된 확장자와 파일의 실제　시그니처 （Signature)를 분석하여 일치하는 지를 확인하는 작업이다.

3. 페트리넷 (Petri-net) : 프로세스 마이닝의 가장 기본이 되는 프로세스 모델이다. 가장 간단한 형태로 프로세스를 나타낼 수 있기 때문에 많은 프로세스 디스커버리(Process Discovery) 알고리즘들이 이벤트 로그로부터 페트리 넷을 도출해 내는 것을 기본으로 한다.

4. 상태전이분석 (State Transition Analysis) : 공격 패턴을 특정 시스템의 상태 전이의 순서로 표현하고 하나의 상태가 주어진 조건을 만족하면 다음 상태로 이동하면서 침입을 탐지하는 것이다.

5. 신경망 (Neural Network) :

주로 패턴인식에 쓰이는 기술로, 인간의 뇌의 뉴런과 시냅스의 연결을 프로그램으로 재현하는 것이다. 간단하게 말하자면 '가상의 뉴런'을 '시뮬레이션'한다고 볼 수 있는 것으로서 일반적으로 신경망 구조를 만든 다음 '학습'을 시키는 방법으로 적절한 기능을 부여하는 것을 말한다. 즉 경험적 지식을 저장하고 사용 가능하게 하는 자연적인 성향을 가진 단순 처리 장치로 구성된 대규모 병렬분산 프로세서를 말한다.

6. 유전 알고리즘 (Genetic algorithm) : 자연의 진화 과정, 즉 어떤 세대를 구성하는 개체군의 교배와 돌연변이과정을 통해 세대를 반복시켜 특정한 문제의 적절한 답을 찾는 것. 대부분의 알고리즘이 문제를 수식으로 표현하여 미분을 통해 극대/극소를 찾는 것이 반해, 유전자 알고리즘은 미분하기 어려운 문제에 대해 정확한 답이 아닌 최대한 적합한 답을 찾는 것이 목적이다.