随着校园网的规模越来越大，校园网用户的数量也迅速增加，校园网的安全性显得越来越重要。特别是目前网络中出现的大量恶意攻击行为和网络病毒，对校园网的安全造成了严重的威胁。目前大多数的校园网采用的是防火墙加杀毒软件的二层防御方式，随着网络入侵技术和病毒的不断升级和更新，这种方式已经无法满足校园网安全性的要求。系统地讨论和分析了网络安全的相关理论和技术，包括数据加密技术、防火墙技术、入侵检测技术和网络安全扫描技术等；对校园网面临的安全威胁进行了分析，重点讨论了校园网的安全需求，分析了校园网安全体系的设计目标和原则；对校园网的安全体系结构进行设计，重点分析了动态安全模型和防火墙与入侵检测系统相结合的技术；具体对校园网络安全体系结构进行实现，包括虚拟局域网的划分，物理安全的实现，应用安全的实现，防火墙系统的实现，入侵检测系统的实现以及整体安全管理策略的设计与实现，建立了一套综合、立体、多维的校园网安全体系。最后在实验环境中，对构建的校园网安全体系进行了测试，实验表明该安全体系具有较好的防御检测攻击和病毒的能力，可以有效地保护校园网的安全和重要数据信息的安全。对校园网安全体系的构建是以AWP2DR3动态安全模型为基础的，这是一个信息安全模型，它以安全策略为中心，实现分析、预警、防护、检测、响应、恢复和报告的动态循环信息安全模型。在安全策略方面，建立了整体安全管理策略，包括监控周期、恢复机制、网络访问控制策略以及总体安全规划和原则等；在防护方面，充分利用防火墙系统，实现数据包策略路由、路由策略和数据包过滤技术，并应用NAT及映射技术实现IP地址的安全保护和隔离；在检测方面，利用入侵检测技术和系统扫描工具，建立访问控制子系统ACS，实现网络系统的入侵监测和日志记录；在响应方面，根据安全策略的相关规则，通过动态调整访问控制系统的控制规则，对入侵检测发现的可疑链接及时截断，对扫描工具发现的后门和漏洞进行堵截，并能实现报警；在恢复方面，建立了多种备份机制，可在必要时启动恢复机制实现系统的瞬时还原，也可以对攻击行为进行记录，以利于复查和研究，备份恢复可在异构存储和环境中实现。着重对校园网安全体系中的入侵检测技术提出了新的改进方法。针对传统的利用遗传算法对网络入侵行为进行检测时存在着的检测正确率低，所需要的时间较长等缺点，提出将遗传算法与神经网络算法相结合，利用遗传算法对BP神经网络的权值进行优化，实验证明，这一改进方案可以大幅缩短入侵检测的所需的时间，同时提高入侵检测的正确率。