基于确定性抽样数据分组序列的位置、方向、分组长度和连续性、有序性等流统计特征和典型的分组长度统计签名，并结合带数据分组位置、方向约束和半流关联动作的提升型DPI，提出了一种基于假设检验的加密流量应用识别统计决策模型，包括分组长度统计签名决策模型和DFI决策模型，并给出了相应的分组长度统计签名匹配算法以及基于DPI和DFI混合方法的加密流量应用识别算法。实验结果表明，该方法能够成功捕获加密应用在流坐标空间中独特的统计流量行为，并同时具有极高的加密识别精确率、召回率、总体准确率和极低的加密识别误报率
