本次以基于机器学习的VoIP流量在线识别系统设计与实现为研究目标。通过借助于数据挖掘工具WEKA集成机器学习算法，结合流量特征，筛选构建专门的模型，再设计一边抓包一边检测的机制，最终达到VoIP的快速识别。具体试验研究结果显示，该系统的在线识别率较高，可以达到的精度为91.4%。得出以机器学习为基础设计相应的VoIP流量在线系统能够实现对流量的在线高效识别，效果显著，可以推广应用。