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网络业务分类与识别是网络管理、网络规划和安全的必要途径,而Peer—to-Peer(P2P)流量由于采用伪装端口、动态端口以及应用层加密,己成为业务分类与识别的主要难点.该文提出了P2P业务的精确识别方法,通过对流统计特性的分析,提取相关特征属性,应用遗传算法选取最优特征属性子集,并采用贝叶斯网络机器学习方法识别P2P流量.实验表明K2,TAN和BAN能有效快速地识别P2P业务,分类精度高达95%以上,很大程度上优于朴素贝叶斯分类和BP神经网络方法.同时该系统具有可扩展性,能够识别未知的P2P流量,并适用