本发明涉及一种基于深度判别特征的网络流量分类系统及方法，包括：预处理模块和模型学习模块，预处理模块：将不同应用产生的长度不一的网络流作为输入，将每条网络流表示为固定大小的流矩阵，以满足卷积神经网络(CNN)的输入格式要求；模型学习模块：以预处理模块得到的流矩阵作为输入，在度量学习正则化项和交叉熵损失项共同构成的目标函数的监督下，对深度卷积神经网络进行训练，使得神经网络可以对输入的流矩阵学习得到更具判别性的特征表示，从而使得分类结果更加准确。