摘要：这篇文章提出了一种基于遗传神经网络的入侵检测模型-进化神经网络入侵检测系统(ENNIDS),模型的核心模块利用遗传算法优化神经网络来实现,结合了误用检测和异常检测技术,并从理论上分析了该模型各个模块的功能和实现技术.我们在UCI机器学习数据库的人侵检测数据集上进行了实验,实验结果表明:该模型在检测正确率、误警率等方面能获得校好的性能.

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