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针对传统流量分类方法（基于端口和有效载荷）分类不可靠的问题，提出基于C4．5决策树算法，根据训练集中属性的信息增益比率构建分类模型，按属性对测试数据集进行预测，通过查找分类模型实现对网络流量的分类。在公开数据集和自己采集的数据集上进行实验，结果表明，采用C4．5决策树算法对网络流量分类，平均分类精度为93％，单类别分类精度均在90％以上，能有效地实现对网络流量应用类型的识别。