本发明提供了一种基于LSTM预测模型的DDoS攻击检测方法及装置，所述方法包括：对正常网络流量按照一定的取样周期进行n次取样，计算得到n个正常网络的IP数据包统计特征值，其中n∈N；根据n个所述正常网络的IP数据包统计特征值，对待训练的LSTM预测模型进行训练；使用网格搜索和超参数最优法确定选择性丢弃神经元的概率Dropout＝0.2，来修正所述LSTM预测模型，缓解过拟合现象；根据修正后的所述LSTM预测模型，计算未来某个时段的IP数据包统计特征值的预测值；根据所述预测值，判断当前网络是否发生DDoS攻击。