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入侵检测是一种积极主动的安全防护技术．不仅能够检测来自外部的入侵行为，同时也监督内部用户的未授权活动．有着非常广泛的应用前景。而人工神经网络是一种基于大量神经元广泛互联的数学模型，具有自学习、自组织、自适应的特点。将神经网络技术和入侵检测技术相结合，建立了一个基于神经网络的入侵检测系统模型并实现了一个基于BP（Back Propagation）神经网络的入侵检测系统的原形，对原有的误差返向传播算法进行了改进以提高收敛速度，然后对一些实际数据进行了测试和分析，在检测率、漏报率、误报率等方面取得了较好的效果。