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为了解决传统静态安全技术缺乏对入侵进行主动检测的机制,而且在使用过程中需要人工实施和维护,难以满足当前网络安全要求的问题;一种针对误差信号函数和学习规则进行改进的BP算法在分析标准BP算法存在的问题和其原因的基础上被提出;采用该改进算法构建了一种结合误用检测和异常检测技术的基于BP神经网络的智能入侵检测系统模型;仿真实验结果表明与标准BP算法相比,该改进算法具有学习过程快的优点,并且该系统具有较高的检测正确率并能检测出新的未知的攻击模式。