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针对新型P2P业务采用净荷加密和伪装端口等方法来逃避检测的问题，提出了一种基于决策树的P2P流量识别方法。该方法将决策树方法应用于网络流量识别领域，以适应网络流量的识别要求。决策树方法通过利用训练数据集中的信息熵来构建分类模型，并通过对分类模型的简单查找来完成未知网络流样本的分类。实验结果验证了C4．5决策树算法相比较NaYveBayes、BayesNetwork算法，处理相对简单且计算量不大，具有较高的数据处理效率和分类精度，能够提高网络流量分类精度，更适用于P2P流量识别。