随着网络信息技术的快速发展,人们的生活与网络密不可分,网络在人们的工作、学习以及生活的方方面面都显得不可或缺。信息技术给人们带来方便,但随之而来的网络安全问题是人们无法忽略的。因此,对网络安全问题的研究变得尤为必要。入侵检测在网络安全中发挥着至关重要的作用,它的实时性和主动性,是现如今网络安全问题多样化趋势下必不可少的存在。在学术界,研究者们对入侵检测的研究极其重视,并且对检测方法的研究也越来越多样。在主流的入侵检测方法中,神经网络的自学习、自适应和并行计算等特点使得它在入侵检测技术中的应用至关重要。本文以入侵检测技术中BP神经网络的应用原理为切入点,围绕BP神经网络算法的原理及应用,就优化BP算法进行研究。本文的主要工作如下:(1)从入侵检测技术的特点进行研究,进而分析BP算法,因为误差反向调整权值和阈值的过程是采用梯度下降法,所以算法有易陷入局部最优的缺点,因此利用蚁群算法的全局寻优能力对权值和阈值的选择进行优化。在对蚁群算法的工作原理详细分析的基础上,详细探讨了蚁群算法优化BP(简称ACO-BP)算法的基本思想。(2)为提高蚁群算法的寻优能力,采用全局和局部相结合的方式实现信息素的更新,在全局更新信息素的公式中,根据解的分布情况而加入一个函数调整信息残留系数,从而更新全局信息素;而局部信息素的残留系数根据最小误差判断的方式进行调整,进而更新局部信息素。(3)将改进的蚁群算法对BP算法进行优化,实现对权值和阈值的最优选择。将优化BP算法应用于入侵检测技术中,在入侵检测系统的BP神经网络模块针对不同的入侵特征构建不同的BP神经网络。(4)对优化BP算法进行实验仿真。通过Matlab工具对入侵样本进行仿真实验,分析优化BP算法的有效性及其对攻击检测的正确率、误报率和漏报率,结果可得本文改进的蚁群算法优化BP算法在检测效果方面有明显改善。