本发明涉及一种基于短时傅里叶变换的网络流量分类装置及方法，包括：网络流量特征提取单元、网络流量特征图生成单元、分类学习单元和分类判决单元；其中，所述网络流量特征提取单元与网络流量特征图生成单元相连接，该网络流量特征图生成单元的输出端分别与分类学习单元和分类判决单元相连接，该分类学习单元的输出端与分类判决单元相连接。本发明引入信号处理领域的短时傅里叶变换算法，将一维的网络流量数据转化为二维的网络流量特征图数据，使得将二维图像识别深度学习算法用于一维网络流量分析成为可能，有效减少网络流量特征的选取中的人工干预。