随着网络技术的发展和Internet在全球的推广，网络在给人类社会带来便利的同时，网络安全问题也困扰着网络技术的发展和应用，信息安全问题也成为社会关注的热点。在信息技术发展过程中，信息安全系统也经历了几个重要阶段，起初是通信保密，到后来发展为信息安全，而将来则会是信息保障。加密技术和防火墙等传统的安全技术己经无法满足网络安全的需求，入侵检测技术应运而生。 对捕获的数据包进行分析的方法是入侵检测的主体技术。而寻找恰当、高效的数据包分析方法和算法是入侵检测系统面临的首要问题。本文建议使用的是基于神经网络的数据检测方法。文中详细阐述了基于神经网络的数据检测的方法及相关知识，使用BP算法设计完成了一个神经网络，用于对数据的检测，并通过增加冲量项等措施来改造BP网络，以使网络学习效果更好，输出更加准确合理。利用本文所设计的人工神经网络能够对正常数据包和带有几类攻击数据包做出较好的分类。