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本文提出了一种新型的DDoS入侵检测方法,在建立正常网络流量模型基础上,对网络流量的自相似性-Hurst参数、Hurst参数的时变函数H(t)进行分析,对网络流量进行实时限幅,由自相似性的变化来预测DDoS攻击,并用数据库对攻击定位.试验表明基于网络流量的统计分析方法能够在一定程度上检测出DDoS攻击,比传统的基于特征匹配的DDoS入侵检测方法,在实时性、准确率上有较大提高.