本发明公开了一种应用于IPv6网络环境的网络攻击检测方法，包括数据采集、行为分析和预处理，选定特征、修改网络流量训练数据、根据修改得到的网络流量训练数据中的网络攻击类别以及其对应的网络流量特征生成决策树、对需要检测的网络流量数据预处理，完成特征提取，和特征修改、根据生成的决策树对修改后的网络流量数据进行特征分类、识别，从而完成对网络攻击的检测。本发明的有益效果为：在获取到IPv6网络中相应网络数据后，基于机器学习的方法对所定义的网络特征进行分类、训练处理，在此基础上对所需进行检测的数据进行测试，实现在IPv6网络中及时检测网络攻击行为，从而保证网络安全。