ネットワーク侵入検知システム（NIDS）は通信トラフィックに含まれる侵入攻撃を検知するシステムである．中でも機械学習に基づくNIDSは，未知の攻撃に対して高い検知率を誇ることから注目を集めている．スケーラブルな分散ストリーム処理システムを活用した機械学習に基づくNIDS向け分散処理フレームワークがこれまでに提案されているが，機械学習による分類も含めた包括的な性能評価はこれまでされていない．本研究では代表的な5種類の分類器をフレームワーク上に実装し，スループットと処理遅延を評価指標として性能を評価する．これにより，フレームワークの分類処理性能と，機械学習に基づくNIDSに適した分類器を明らかにする．