随着互联网的迅速普及和应用的不断发展,各种黑客工具和网络攻击手段也随之倍出,网络攻击导致网络和用户受到侵害,其中拒绝服务攻击特别是分布式拒绝服务攻击已经成为互联网最为严重的威胁之一。分布式拒绝服务攻击捕获Internet上许多有安全漏洞主机,然后控制这些主机消耗目的主机与合法客户端的有限资源,其根本目的是使合法用户得不到应有的服务。基于源端或者中间网络攻击检测和攻击响应一直是分布式拒绝服务攻击的研究工作热点,而关于直接基于服务器的攻击预测的研究较少。对如何快速准确地预测正在进行或者即将到来的攻击是非常必要,也是非常重要的。进行攻击预测,不仅能提高攻击检测的准确性,而且能为防御即将出现的攻击采取相应的响应措施争取宝贵时间。 本文首先对拒绝服务攻击和分布式拒绝服务攻击的原理综述,介绍当前分布式拒绝服务攻击的防御策略,对当前防御机制存在的问题和挑战进行分析； 然后对攻击预测的必要性和重要性进行了分析总结,提出基于服务器的网路带宽、CPU、内存等资源的攻击量化技术和基于ARIMA模型的DDoS攻击预测算法,用于预测服务器的可用性,以提前判断服务器是否将被攻击。我们在NS2网络仿真平台模拟攻击并检验预测算法的有效性和准确性。 实验表明,基于ARIMA模型的服务器可用率攻击预测算法是有效可行的。 最后,对本文的研究内容和贡献进行总结,提出下一步的研究方向。