IPv6网络的滥用入侵检测与实现的任务书题目：IPv6网络的滥用入侵检测与实现任务描述：随着IPv6网络的逐渐普及，网络安全问题也日益突出。IPv6网络相较于IPv4网络在网络控制、地址管理和安全等方面具有很多优势。但与此同时，IPv6网络也面临着许多新的安全风险，如网络滥用、IP欺骗、数据篡改等问题。因此，如何快速、准确的检测和防御IPv6网络中的滥用入侵行为成为了当前网络安全研究的重点。本研究课题旨在针对IPv6网络中的滥用入侵行为的检测与防御进行研究。主要达成以下任务：1.收集IPv6网络攻击与防守资料，深入分析IPv6网络的滥用入侵行为特征，探索IPv6网络中滥用入侵行为产生的原因及其危害。2.基于日志分析与特征提取技术，构建IPv6网络的滥用入侵检测模型。通过对IPv6网络中的数据流量、数据包特征、网络状态的分析，设计滥用入侵检测算法，实现快速、准确地检测IPv6网络中的滥用入侵行为。3.设计和实现滥用入侵防御方案，采用黑白名单管理、网络流检测和流量控制等技术手段，防范IPv6网络中的滥用入侵行为。4.通过实验验证IPv6网络滥用入侵检测技术的有效性和实用性，并对该技术的优化提出改进建议和展望。研究内容：1.IPv6网络攻击与防守资料的收集、分析2.IPv6网络滥用入侵特征分析和建模3.基于机器学习的IPv6滥用入侵检测算法的研究与实现4.IPv6滥用入侵防御方案的设计和实现5.实验设计、结果分析6.论文撰写、论文答辩研究时间：3-6个月研究成果：1.收集IPv6网络攻击与防守资料，深入分析IPv6网络的滥用入侵行为特征，探索IPv6网络中滥用入侵行为产生的原因及其危害。2.实现IPv6滥用入侵检测算法和防御方案，并进行有效性验证。3.论文撰写并通过论文答辩。参考文献：[1]张立峰,王峰.基于机器学习的IPv6流量分类和检测方法研究[J].计算机应用,2019,39(11):3371-3376.[2]付祖平,赵顺民.基于深度学习的IPv6流量分类与特征提取算法研究[J].通信技术,2018,51(3):25-28.[3]谭忠宇,谭跃进.基于4种机器学习算法的IPv6流量分类设计及网络优化[J].电子测量技术,2018,41(12):55-60.