随着互联网技术的日益普及和发展,网络与人们日常生活的关系越来越密切。在互联网发展初期,对网络安全的讨论就没有停止过,而随着人们对计算机网络依赖性的不断增强,网络安全在今天就显得更为重要了。目前网络入侵的频率越来越高,入侵的危害性也越来越大,尤其是消耗网络资源的入侵行为愈演愈烈。DoS(Denial of Service,拒绝服务)攻击是对网络服务有效性的一种破坏,使受害主机或网络不能及时接收并处理外界请求,或无法及时回应外界请求,从而不能提供给合法用户正常的服务,形成拒绝服务。DDoS (Distributed Deny of Service)攻击就是利用足够数量的傀儡机产生数目巨大的攻击数据包对一个或多个目标实施DoS攻击,耗尽受害端的资源,使受害主机丧失提供正常网络服务的能力。DDoS攻击已经是当前网络安全最严重的威胁之一,是对网络可用性的挑战。面对越来越严重的DDoS攻击事件,如何防范DDoS攻击已经成为一个函待解决的问题。本文首先DDoS攻击研究的背景,分析了DDoS攻击产生的原因,介绍了DDoS攻击的技术原理、攻击方式和几种攻击工具的工作原理。然后又介绍了应对DDoS攻击的DDoS攻击检测、数据包过滤、攻击路径追溯、蜜罐等几种主流技术。接着介绍了自相似理论在DDoS攻击检测领域中的应用,分析了几个自相似性网络流量模型和几种计算Hurst系数方法。在以上基础上,针对低速DDoS攻击,本文提出了一种基于Hurst系数的DDoS攻击检测方法,并进行了相关的试验,试验结果显示,这种方法达到了实时地检测出混杂在正常数据中的DDoS攻击流量的目的。