摘要：傳統(tǒng)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測系統(tǒng)學(xué)習(xí)量大，導(dǎo)致檢測系統(tǒng)訓(xùn)練時間過長，檢測實時性差且效果不好，還增加了系統(tǒng)資源的消耗。為提高學(xué)習(xí)速度和改善檢測效果，文章提出了一種基于改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法，該方法對傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分割的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。實驗結(jié)果表明，該算法提高了入侵檢測的速度和降低了系統(tǒng)資源的消耗、同時也減小了學(xué)習(xí)中的出錯幾率。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)；BP算法；入侵檢測；分割