本发明为一种基于本体的网络流量分类方法,主要步骤为:Ⅰ、构建网络流量本体对网络流量信息资源进行分层描述;Ⅱ、利用决策树算法训练已标记应用类型的网络流量训练样本集,建立网络流量的决策树分类模型,并生成推理规则集;Ⅲ、采用Jena工具包将推理规则集构造成推理机,用其对网络流量本体进行知识推理,对网络流量本体中网络流量实例进行应用类型标记,完成网络流量分类。本发明利用本体描述和管理网络流量信息资源,借助知识推理实现流量分类,有针对性地解决网络流量信息资源一致性描述,克服传统网络流量分类的低复用、低共享、语义表达能力差等问题,有助提高领域知识管理和分类性能,为大规模复杂网络环境下实时网络流量分类提供新方法。