基于DPI和机器学习的加密流量类型识别研究,随着互联网全站加密流量不断飙升，如何通过有效技术手段，识别互联网中各种业务流量，区分不同服务提供差异 化保障，成为了运营商面临的新挑战。针对DPI深层数据包检测技术能够识别出具体应用，但无法识别加密流量，提出 了一种基于DPI技术和机器学刁结合的加密流量识别方法，通过DPI技术识别大多数已知特征的网络流量，减少机器 学习的计算量，再通过机器学习分析未知特征加密流量，并通过实验验证该方法能够弥补DPI技术的缺陷，提高识别率