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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Data Mining Framework for Building Intrusion Detection Models Based on IPv6

verfasst von : Zenghui Liu, Yingxu Lai

Erschienen in: Advances in Information Security and Assurance

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In Intrusion Detection Systems (IDS), many intelligent information processing methods, data mining technology and so on have been applied to improve detection accuracy for IPv4 network. IPv6 will inevitably take the place of IPv4 as the next generation of the Internet Protocol. Considering the problem of the urgent requirement of IDS for IPv6 networks, we present a novel intrusion detection model, and successfully applied it into an IPv6 experimental network in our lab. Lots of experiment indicated that this model can work well for intrusion detection for IPv6 network.

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Metadaten
Titel
A Data Mining Framework for Building Intrusion Detection Models Based on IPv6
verfasst von
Zenghui Liu
Yingxu Lai
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-02617-1_62

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