随着互联网的高速发展，如何准确识别网络业务，按人们需求控制网络流量，已经成为网络研究的重要课题。准确的识别网络业务和有效的控制网络流量不仅能让网络管理人员及时了解并且控制网络的运行状态，并且一旦网络出现问题，也能及时调整和排除。　　 除此以外，由于互联网的开放性和交互性等特性使网络内容参差不齐，良莠混杂，从大众资讯到博客、股票等热门话题，再到反动言论、暴力等等不良信息，种类繁多，因此对网络业务的识别分析是十分紧迫的需求。网络中绝大部分业务往往都是使用加密报文通信或者自己的非公开协议通信，采用一般的报文内容检测方法很难准确识别和控制。　　 本文致力于研究实现网络业务综合识别技术，网络业务的综合识别建立在业务特征准确提取的基础之上。本文首先实现了通过报文捕获分析的方法提取淘宝旺旺，emule等业务的特征并验证了特征提取的有效性。在通过报文捕获分析法提取特征的过程中，我们发现了由多个特征字段组合出现的特征在多种业务的流量中都较为常见。如果通过报文捕获分析来识别这类特征需要大量的人力资源，所以我们提出了一种基于FP-Grovwth算法的流量特征自动识别机制。本文采用这种方法对业务特征进行了提取，之后通过实验对比了.Apriori算法和FP-Growth算法的效率，对本文提出的机制的准确度和效率进行了验证。综合使用这两种方法即能够实现对业务特征准确有效的提取。　　 在实现了对业务特征准确的提取之后，本文详细介绍了笔者所参与研发的企业局域网络综合管理系统重要模块wip的开发实现。首先介绍了企业局域网综合管理系统的功能及其软件架构，接下来由于模块wip的开发依赖于Linux的netfilter/iptables框架，本文也对该框架进行了研究分析，最后给出模块wip的开发实现过程。