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提出了一种构建轻量级的IP流分类器的wrapper型特征选择算法MRMHC—LSVM。该算法采用改进的随机变异爬山（MRMHc）搜索策略对特征子集空间进行随机搜索，然后利用提供的数据在无约束优化线性支持向量机（LSVM）上的分类错误率作为特征子集的评价标准来获取最优特征子集。在IP流数据集上进行了大量的实验，实验结果表明基于MRMHC-LSVM的流分类器在不影响分类准确度的情况下能够提高检测速度，与当前典型的流分类器NBK-FCBF相比，基于MRMHC—LSVM的妒流分类器具有更小的计算复杂度与更高的检测