BP神经网络在入侵检测中的应用研究文献综述

随着互联网技术的快速发展和普及，网络安全问题日益突出，入侵检测作为保障网络安全的重要手段之一，其研究与应用也变得尤为重要。

BP神经网络作为一种经典的机器学习算法，具有良好的自适应性、容错性和非线性映射能力，在入侵检测领域得到了广泛的应用。

本文首先介绍了入侵检测和BP神经网络的基本概念，然后回顾了BP神经网络在入侵检测中的研究现状，包括特征选择、模型优化、算法改进等方面，并对现有研究方法进行了分类和比较分析。

最后，总结了BP神经网络在入侵检测应用中面临的挑战和未来发展趋势。

关键词：入侵检测；BP神经网络；特征选择；模型优化；算法改进

#1.1入侵检测入侵检测是通过对计算机网络或系统中的事件进行监控和分析，识别出其中违反安全策略或试图非法访问系统资源的行为，并及时采取相应的响应措施，以保护网络和系统安全。

入侵检测系统（IntrusionDetectionSystem，IDS）是实现入侵检测功能的软件或硬件系统，其通常部署在网络边界或关键节点，通过实时采集和分析网络流量或系统日志等数据，实现对入侵行为的检测和报警。

#1.2BP神经网络BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）是一种多层前馈神经网络，其核心思想是利用误差反向传播算法来调整网络的权值和阈值，使得网络的输出能够逼近目标输出。

BP神经网络通常包含输入层、隐藏层和输出层三层或多层结构，各层之间通过神经元连接，每个连接都有一个权值，代表着连接强度。

BP神经网络具有强大的非线性映射能力、自适应性和泛化能力，能够学习和识别数据中的复杂模式，因此在模式识别、故障诊断、预测等领域得到了广泛应用。