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为了提高现有网络入侵检测方法的检测率，提出了一种基于禁忌算法和BP神经网络的网络入侵检测算法。该算法首先建立基于BP神经网络的入侵检测模型，根据样本数据的标签与网络实际输出之间的差异，通过反向传播算法调整网络参数。为了防止网络结构参数陷入局部最优值，采用禁忌算法优化对网络的参数进一步优化，将禁忌算法获得最优解并用于确定神经网络的最终结构。最终，将需要检测的数据输入神经网络就可以得到入侵检测结果。在MATLAB环境下进行仿真实验，将所提的基于禁忌算法和BP神经网络的模型用于对网络进行入侵检测，并与经典的BP