把神经网络作为异常检测系统的统计分析部分的一种替代方法，用来识别系统用户的典型特征，对用户既定行为的重大变化进行鉴别。将模式匹配与人工神经网络技术结合在一起，构成一个以已知的入侵规则为基础、可扩展的动态入侵事件检测系统，自适应的进行特征提取与异常检测，实现高效的入侵检测及防御。用神经网络来过滤出接收数据当中的可疑事件，并把这种事件转交给系统作进一步的处理。 这种结构可以通过减少系统的开销和IDS误报率来提高监测系统的效用。