本发明提供一种基于联邦学习的联盟链分布式拒绝服务攻击实时检测方法及系统，联盟链包括参与联邦学习的包含多个训练层节点和多个监控层节点的多个节点，每个节点被交替用作训练层节点和监控层节点，方法包括：在节点被用作训练层节点时，将DDoS攻击网络流量数据形成数据集，根据数据集对本地攻击检测局部模型进行训练，获得更新的局部模型参数和检测准确率并发送给云端聚合器，使云端聚合器根据多个更新的检测准确率确定对应的多个权重系数并对多个更新的局部模型参数聚合来获得更新全局模型参数并发送给联盟链；在节点被用作监控层节点时，从联盟链获取更新全局模型参数并更新本地模型来实时监控DDoS攻击，实时采集DDoS攻击网络流量数据以更新数据集。