随着互联网的快速发展，网络安全问题也变得越来越重要。网络入侵是一种常见的网络安全威胁，针对网络入侵的检测也变得越来越紧迫。在传统网络入侵检测方法中，大多数采用规则或签名的方式进行检测，这种方法存在着灵敏度低、误检率高等问题。而通过神经网络在网络入侵检测中的应用，可以实现比较高的准确度和稳定性。

神经网络是一种基于人工神经元模型的计算模型，它可以模拟人脑神经元之间的信息传递和处理过程。神经网络在图像识别、语音识别等领域已经取得了许多重要成果。而在网络入侵检测领域中，利用神经网络进行检测的方法也越来越受到关注。

首先，神经网络可以对网络通信数据进行实时监测和分析。通过对网络流量的实时监测和分析，可以快速检测到网络入侵行为，从而提高网络安全性。此外，神经网络可以根据历史数据训练模型，提高检测的效率和准确性。通过对历史网络通信数据进行分析，神经网络可以学习到网络入侵的一些规律，从而更好地预测和检测网络入侵行为。

其次，神经网络可以通过特征提取来识别网络入侵。网络入侵有着各种各样的特征，如异常的网络流量、未知的网络连接、异常的数据包等。利用神经网络的特征提取能力，可以将这些特征从网络通信数据中提取出来，进而判断是否存在网络入侵行为。

最后，神经网络可以通过自适应学习来适应不同的网络环境。网络环境的复杂性导致网络入侵的形式也变得更加复杂和多样化。而神经网络可以通过自适应学习的方式，不断优化自身的模型，适应不同的网络环境，并提高网络入侵检测的准确率和稳定性。

综上所述，利用神经网络在网络入侵检测中的应用，可以提高网络安全性，实现高效准确的网络入侵检测。虽然目前神经网络在网络入侵检测领域仍处于研究阶段，但随着技术的不断进步和完善，它将成为网络安全领域重要的技术手段之一。