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在决策领域，模糊方法往往更加合理，同时能够提供更多的决策信息。针对常见的DIDOS攻击，在分析DIDOS攻击包特点的基础上，提出一种基于模糊模式识别的攻击防御模型，该模型建立两个模糊集，计算两个模糊集的模糊相似度，判断当前数据包是否正常，从而实现异常数据包的过滤。经实验证明，该方法能有效的过滤DIDOS攻击包，同时具有较好的自适应性和自学习性。