针对入侵检测系统存在的高漏报率和误报率，提出一种基于遗传禁忌神经网络的入侵检测模型。该模型基于遗传禁忌算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性，将遗传禁忌算法和BP算法有机结合，利用遗传禁忌算法优化BP网络初始权重，同时引入小生境技术改进遗传禁忌算法。实验表明，改进的遗传禁忌算法优化BP网络用于入侵检测能提高入侵检测的效率，降低误警率，可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率。