本发明涉及一种基于图注意力池化网络的细粒度加密网站指纹分类方法和装置。该方法建立用于描述网络流量模式的流量踪迹图，流量踪迹图中的节点表示网络流，边表示网络流的上下文关系；利用图神经网络模型自动学习流量踪迹图中的流内特征和流间特征，得到流量踪迹图的有效嵌入表示；利用流量踪迹图的有效嵌入表示进行网站指纹分类。本发明提出可以合理描述网络流量模式的流量踪迹图，该方法基于图神经网络算法，无需复杂的人工特征选择，可以同时有效学习网络流量的全局特征和局部特征，可以自动学习并更加关注重要流节点，并减少类间相似流节点和噪声流节点的负面影响。本发明适合多种粒度网站指纹场景，性能更优，且所需训练样本数量更少。