本发明公开了一种DDoS特征提取方法，所述方法包括：在预设时间段内对网络数据流进行采样，并计算所述网络数据流的每个属性的种类，构成训练集；基于所述训练集通过无监督训练方法训练深度信念网络，并基于所述训练集通过有监督训练方法训练前馈神经网络，其中，所述深度信念网络具有瓶颈层；基于所述前馈神经网络调整所述深度信念网络的权重和偏差，生成特征提取模型，以通过所述特征提取模型提取DDoS特征。采用本发明可以有效提高提取的DDoS特征的稳定性和准确性。