摘要：为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题，结合BP神经网络算法的优点，提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值，采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测，解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题，同时缩短样本训练时间，提高BP神经网络分类正确率。仿真实验结果表明，与传统网络入侵检测算法相比，该算法的训练样本时间更短，具有较好的识别率和检测率。

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