El internet satelital en órbita baja apoya la transmisión de múltiples tipos de negocios. Con el aumento del volumen de negocios y los avances en la tecnología de encriptación, la calidad del servicio enfrenta desafíos. Los modelos tradicionales carecen de flexibilidad para optimizar el rendimiento de la red y garantizar la calidad del servicio, mostrando un bajo rendimiento en la identificación del tráfico encriptado. Por lo tanto, diseñar un modelo que pueda identificar con precisión múltiples escenarios comerciales, así como tráfico encriptado con fuertes capacidades de generalización, es un problema desafiante por resolver. En este documento, abordando las características del diverso tráfico satelital de órbita baja y encriptación, los autores proponen STC-BERT (clasificación de tráfico satelital-BERT). Durante la fase de preentrenamiento, este modelo aprende relaciones contextuales de datos de tráfico no etiquetados a gran escala, mientras que en la fase de ajuste fino, utiliza un algoritmo de mejora semántica para resaltar la importancia de los tokens clave. Después de la mejora semántica, se introduce un módulo de fusión de características de tráfico satelital para integrar tokens en escalas específicas de baja dimensión y lograr la clasificación final en capas completamente conectadas. Los resultados experimentales demuestran el rendimiento sobresaliente de nuestro enfoque en comparación con otros modelos: logrando un 99.31% (0.2%) en la tarea USTC-TFC, un 99.49% en la tarea ISCX-VPN, un 98.44% (0.9%) en la tarea Cross-Platform y un 98.19% (0.8%) en la tarea CSTNET-TLS1.3.