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网络技术的快速发展，特别是P2P在网络应用的发展，互联网的内容得到了极大的丰富。但是它的服务大多采用端口跳变和协议加密等相关技术，使传统的基于端口和有效载荷的分类方法的效率大大降低。如何对网络流量进行有效分类，给广大的互联网使用者提供一个安全、可靠和高效的使用环境，是很多学者和网络管理人员正在研究的问题，采用机器学习的方法对网络流量自动分类是一种有效途径。文章探讨了基于贝叶斯学习算法的网络流量分类。