本发明公开一种基于BoTNet融合时空特征的加密流量识别方法，通过构建并行网络，利用BoTNet和BiLSTM两个子网络分别提取已经过预处理的加密流量图形式中的空间特征与时间特征，将两个子网络并行后通过早融合的方式结合，最后通过融合后的特征实现加密流量的分类与识别。包括：加密流量预处理模块，负责通过基于保留完整数据报的数据预处理方式，将原始加密流量转换为加密流量图像；加密流量识别网络架构，负责分别抽取空间与时间两个维度的特征，通过特征融合实现加密流量的分类与识别。本发明通过提取更深层次以及更丰富的加密流量特征，进一步提高了加密流量识别的准确率。