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为解决传统入侵检测算法存在的检测正确率低、高误播率和检测效率低的问题，结合BP神经网络算法在网络入侵检测中的优点，提出一种采用人工鱼群算法优化BP神经网络算法的方法。通过仿真实验表明，采用优化的神经网络对入侵数据进行学习和检测，与传统网络入侵检测算法相比，具有较高的检测准确率和效率，可以很好地检测各种网络入侵类型，大大提高了网络的安全性能。