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Con el rápido desarrollo de la tecnología de Internet, los ataques a las redes se han vuelto más frecuentes y complejos, y la detección de intrusiones también ha desempeñado un papel cada vez más importante en la seguridad de las redes. La detección de intrusiones es en tiempo real y proactiva, y es una tecnología indispensable en medio de la tendencia diversificada de los problemas de seguridad en redes. En términos de seguridad de redes, las redes neuronales tienen las características de autoaprendizaje, autoadaptación y computación en paralelo, que son muy importantes en la detección de intrusiones. Este documento combina la red neuronal de retropropagación (BPNN) y la colonia artificial de abejas de élite (ECABC) para proponer un nuevo ECABC-BPNN, que actualiza y optimiza la configuración de los pesos y umbrales tradicionales de BPNN. Luego, se aplica ECABC-BPNN a la detección de intrusiones en redes. Se utilizan muestras de datos de ataques de KDD CUP 99 y de tuberías de agua para
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