1 神经网络的概念及特点
1.1 神经网络的概念
神经网络是一个并行、分布处理结构，是由神经元及称为联接的无向讯号通道互连而成。人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)指的则是模仿生理神经网络的结构和功能而设计的一种信息处理系统，即由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的信息处理网络[3]。
1.2 神经网络的特点
在人工神经网络中，由于网络中的每一个单元都是独立的信息处理单元，因此其计算可独立进行，而整个网络系统却是并行计算的。这不同于传统的计算机的`串行运算。由于神经网络是一个大规模互联的复杂网络系统，因而是大规模的并行处理，这在一定程度上提高了系统的处理速度，同时也为实时处理提供了重要条件。人工神经网络与人脑类似，具有学习的功能。通常只要给出所需的数据、实例，由网络去学习，而学习获得的知识都分布储存在整个网络的用权系数表示的连接线上。不同网络因学习方法及内容不同，可得到不同的功能和不同的应用。因而有可能解决传统人工智能目前最感困难的机器学习中知识获取、知识表示等问题。此外神经网络还对于输入数据的失真具有相当的弹性。
1.3 常用的神经网络算法
常用的神经网络算法包括ARTMAP模型、ART模型、概率模型PNN、模糊模型ART、模糊多层感知器、Kohonen特征映射网络、反馈多层感知器模型等[4-5]。其中，ART模型和Kohonen特征映射网络、模糊模型ART属于无监督训练算法，而反馈多层感知器模型是受限反馈，ARTMAP模型、ART模型属于反馈的网络拓扑结构。
2 神经网络在网络入侵检测中的应用
2.1 神经网络应用于网络入侵检测的优势
由于神经网络对于数据训练获得预测能力的过程是通过完全抽象计算实现的，而不强调对于数据分布的假设前提，因此在建立神经网络模型过程中没有必要向神经网络解释知识的具体细节。同时，神经网络在网络入侵检测中，可以通过数据运算而形成异常的判别值，这样可以对于当前是否受到攻击行为影响做出判断，从而实现对检测对象是否存在异常情况的检测[6-8]。
2.2 神经网络在网络入侵检测中的应用
神经网络在网络安全尤其是入侵检测方面已有了相当的研究[9]。有研究者将组织聚类神经网络应用于计算机安全研究中，其采用了自适应谐振学习法进行数据的前期训练，对于无显著意义的平均误差减少时，采用遗传算法继续在前期基础上进行数据数据以得到最佳的权值。国内也在神经网络应用于网络入侵检测上做了大量工作。王勇等研究者在参考MIT Lincoln有关网络入侵检测方法基础上，提出了基于Linux主机的网络入侵检测方案，实现了对于多种网络攻击的特征进行抽取及检测的目的[10]。
神经网络在网络入侵检测中有广泛的应用空间[11-12]，今后应该扩大训练数据的数量和范围，并扩大操作系统的研究空间，通过模拟真实的计算机网络环境，将神经网络技术真正应用于计算机安全尤其是入侵检测工作中。
