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随着信息技术的发展，对等网络P2P信息流量经常出现偏离正常范围的异常情况，这里以决策树算法为基础，对P2P流量检测和流量异常时的检测技术进行研究。采用改进的C4.5决策树P2P流量检测模型，通过P2P流量异常检测模型对大量训练数据集的训练，实现了对错误的逐步修正，通过试验室仿真试验可知，经过选择网络流量特征后，基于改进的C4.5决策树的P2P网络流量分类器能实现较好的分类效果，分类检测率在94.6%~96.7%，较高的检测率说明采用改进的C4.5决策树算法能有效地对P2P流量进行检测，为研究P2P流量异常