一种基于神经网络算法的网络数据入侵检测方法

本发明提功了一种基于神经网络算法的网络数据入侵检测方法，属于网络安全领域，包括：获取第一和第二数据库、利用神经网络算法获取第一和第二检测模型、利用预设检测库对第一和第二检测模型进行验证并筛选出异常检测数据、为异常检测数据设计权重并更新数据库、基于更新后的数据库获取更新入侵检测模型、对待检测网络数据进行检测、统计异常网络数据、再次更新数据库并重新训练更新入侵检测模型。本发明通过两个检测模型筛选难以被识别的异常数据并对此类数据加权后更新到数据库，并基于数据库训练检测模型，减少了参数设置的人为影响，增加了检测准确率；此外，对异常网络数据的统计和模型的更新，使模型更灵活，适用性更强。