要使用机器学习技术预测和防御DDoS攻击，可以按照以下步骤进行：
数据收集：首先，需要收集大量关于网络流量和DDoS攻击样本的数据，包括流量特征、攻击类型和攻击强度等信息。
数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去噪和特征提取等预处理工作，以便于后续的建模和分析。
特征工程：根据收集到的数据，选择合适的特征进行建模，可以利用特征选择和降维等技术来提取最有价值的特征。
模型选择：选择合适的机器学习算法进行建模，可以采用监督学习、无监督学习或强化学习等方法来构建预测模型。
模型训练：使用历史数据对选择的模型进行训练，调整模型参数以提高预测性能。
预测与防御：利用训练好的模型对网络流量进行实时监测和预测，及时发现并阻止DDoS攻击，可以采取流量过滤、IP封锁等方式进行防御。
持续优化：不断收集新的数据，重新训练模型，并对模型进行优化，以应对不断变化的DDoS攻击。
通过以上步骤，可以利用机器学习技术有效预测和防御DDoS攻击，提高网络安全性。