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摘要:本发明公开了一种基于自适应指数加权移动平均(AEWMA)算法的慢速拒绝服务(LDoS)攻击检测方法,属于网络安全领域。其中所述方法包括以一个时间窗口为检测单位,实时获取检测网络的数据报文,对该时间窗口内数据报文进行原始数据解析,采用AEWMA算法消除偶然因素干扰,从而提取其分布形态特征;根据提取的该时间窗口内数据报文的分布形态特征,与事先训练出来该拓扑网络的正常分布形态特征进行定量分析,依据相关判定准则判定,是否存在因LDoS攻击而导致的分布形态异常,从而检测该时间窗口内是否发生LDoS攻击。本发明提出的基于分布形态特征的检测方法能高效、快速、自适应的检测LDoS攻击。