目前，分布式拒绝服务（DDOS）攻击已经成为影响Internet安全的重大隐患之一。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，没有能准确及时预测DDOS攻击发生的有效方法。本文提出一种根据网络业务自相似性，通过实时建模和动态分析检测和判断DDOS攻击发生的方法。通过基于RS算法改进的实时Hurst系数估计算法－RRS，采用分形高斯噪声和局域网、广域网真实业务数据进行了仿真实验，结果表明本文所提出的方法可以在绝大多数情况下准确高效地区分正常网络业务和包含了DDOS攻击的数据业务，从而为及时、准确地判断和制止大规模DDOS攻击的发生提供了新的手段。和传统的方法相比，该方法不需要对分组内容进行检测，效率较高，可用于大流量网络节点的DDOS攻击检测和防范工作。我们下一步的工作，包括进一步对本方法进行优化以及建立一套完整的基于本方法的DDOS攻击监测和控制机制。