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分布式拒绝服务(DDoS)的攻击手段严重威胁着Internet的安全。在网络发生DDoS攻击时，准确检测异常链路，定位攻击源头，使网络攻击在萌芽阶段就被及时遏制，避免大范围扩散，对网络安全具有重要的研究意义和实用价值。本文提出了一种基于链路特征的DDoS攻击检测方法，利用极大似然估计技术推出网络内部链路特征分布，应用神经网络进行链路特征活动轮廓学习和异常链路检测。实验结果表明，该方法有效，具有一定的发展潜力，对于DDoS攻击的检测和预防具有重要现实意义。