Traffic classification groups similar or related traffic data, which is one main stream technique of data fusion in the field of network management and security. With the rapid growth of network users and the emergence of new networking services, network traffic classification has attracted increasing attention. Many new traffic classification techniques have been developed and widely applied. However, the existing literature lacks a thorough survey to summarize, compare and analyze the recent advances of network traffic classification in order to deliver a holistic perspective. This paper carefully reviews existing network traffic classification methods from a new and comprehensive perspective by classifying them into five categories based on representative classification features, i.e., statistics-based classification, correlation-based classification, behavior-based classification, payload-based classification, and port-based classification. A series of criteria are proposed for the purpose of evaluating the performance of existing traffic classification methods. For each specified category, we analyze and discuss the details, advantages and disadvantages of its existing methods, and also present the traffic features commonly used. Summaries of investigation are offered for providing a holistic and specialized view on the state-of-art. For convenience, we also cover a discussion on the mostly used datasets and the traffic features adopted for traffic classification in the review. At the end, we identify a list of open issues and future directions in this research field.

流量分类将相似或相关的流量数据进行分组，这是网络管理和安全领域中数据融合的一种主流技术。随着网络用户的快速增长和新网络服务的出现，网络流量分类吸引了越来越多的关注。已经开发了许多新的流量分类技术并广泛应用。然而，现有文献缺乏详尽的调查来总结，比较和分析网络流量分类的最新进展，以提供整体观点。本文从新的，综合的角度仔细回顾了现有的网络流量分类方法，并根据代表性分类特征将其分为五类，即基于统计的分类，基于相关性的分类，基于行为的分类，基于有效负载的分类和基于端口的分类。为了评估现有流量分类方法的性能，提出了一系列标准。对于每个指定的类别，我们分析并讨论其现有方法的细节，优点和缺点，并提供常用的流量特征。提供调查摘要，以提供有关最新技术的整体和专业的观点。为了方便起见，我们还讨论了评论中最常用的数据集和用于交通分类的交通特征。最后，我们确定了该研究领域中未解决的问题和未来方向的列表。以及基于端口的分类。为评估现有流量分类方法的性能，提出了一系列标准。对于每个指定的类别，我们分析并讨论其现有方法的细节，优点和缺点，并提供常用的流量特征。提供调查摘要，以提供有关最新技术的整体和专业的观点。为了方便起见，我们还讨论了评论中最常用的数据集和用于交通分类的交通特征。最后，我们确定了该研究领域中未解决的问题和未来方向的列表。以及基于端口的分类。为评估现有流量分类方法的性能，提出了一系列标准。对于每个指定的类别，我们分析并讨论其现有方法的细节，优点和缺点，并提供常用的流量特征。提供调查摘要，以提供有关最新技术的整体和专业的观点。为了方便起见，我们还讨论了评论中最常用的数据集和用于交通分类的交通特征。最后，我们确定了该研究领域中未解决的问题和未来方向的列表。我们将分析和讨论其现有方法的细节，优缺点，并介绍常用的交通功能。提供调查摘要，以提供有关最新技术的整体和专业的观点。为了方便起见，我们还讨论了评论中最常用的数据集和用于交通分类的交通特征。最后，我们确定了该研究领域中未解决的问题和未来方向的列表。我们将分析和讨论其现有方法的细节，优缺点，并介绍常用的交通功能。提供调查摘要，以提供有关最新技术的整体和专业的观点。为了方便起见，我们还讨论了评论中最常用的数据集和用于交通分类的交通特征。最后，我们确定了该研究领域中未解决的问题和未来方向的列表。