ネットワーク侵入検知システム(NIDS)は，ネットワークを流れるトラフィックを監視し，攻撃通信を検知するシステムである．近年では，未知のサイバー攻撃に対応するために，機械学習に基づくネットワーク侵入検知システム(MLNIDS)の研究が進められている．しかし，MLNIDS が動作するには多くの計算リソースが必要であり，導入できる範囲が限られてしまう．本研究では，クラウドサービスへのオフローディングを利用することによってローカル環境への負荷の少ないMLNIDS を実装し，その処理性能を評価する．