基于IEEE 802.11的无线网络得到了广泛的应用,但也成为极有吸引力的攻击目标。研究表明,IEEE 802.11的WEP加密机制和认证协议存在着严重的缺陷[1,2]。经过大量的研究,产生了一系列的扩展协议,以加强无线网络的访问控制和机密性[3]。但无线网络由于其开放特性,还是很容易受到攻击。其中,分布式拒绝服务攻击(DDoS)是最难于检测和控制的。分布式拒绝服务攻击(DDoS,Distributed Denial of Service)是近年来对互联网具有巨大影响的恶意攻击方式,它给互联网业务带来了不可估量的损失。但是,目前全球对DDoS攻击进行防范、检测和反击的研究工作没有实质性的重大突破,没有能够准确、及时预测DDoS攻击发生的有效方法。因此,DDoS攻击的检测与防范是当前网络安全领域的重要前沿。本文提出了一种无线局域网中新型的基于网络流量自相似性和网络连接统计的DDoS入侵检测方法。该方法通过建立正常的网络流量模型和计算跟踪网络流量的自相似性(Hurst参数)的变化,揭示了DDoS入侵对网络流量自相似性的影响,突出判断DDoS入侵的参数标准;并利用分布式拒绝服务的攻击特征,从网络连接的统计数据中根据网络连接的第一次连接(First Contact Connection, FCC)给出了网络正常行为的分布特征,建立了分布式拒绝服务攻击检测模型,并通过模拟攻击实验验证了检测方法的可行性。实验证明,该方法能够在分布式拒绝服务攻击的早期进行有效的预警。