【摘要】随着大数据技术的发展，分布式拒绝服务（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｄｅｎｉａｌ ｏｆ ｓｅｒｖｉｃｅ， ＤＤｏＳ）攻击在大数据环境下呈现新特征。 本研究提出一种基于熵和支持向量机（ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）算法的多层次 ＤＤｏＳ 防护框架。 该框架利用熵值检测流量异常，结合ＳＶＭ 进行精确分类，实现实时监测和防御。 通过 Ｍｉｎｉｎｅｔ（网络仿真器） 和软件定义网络操作系统（ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｄｅｆｉｎｅｄ ｎｅｔｗｏｒ ｏｐｅｒａｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍ，ＳＤＮ ＯＳ）控制器构建实验环境进行验证。 结果表明，该方法在检测精度和实时性方面表现良好，能有效提高系统抵御 ＤＤｏＳ能力。 本研究为大数据环境下网络安全防护提供新思路和方法，对构建安全可靠的大数据网络环境具有重要意义。