随着移动网络的不断发展,用户对移动视频点播业务的需求也越来越旺盛。大量的移动视频流量数据给移动网络服务提供商带来了巨大的挑战,他们既要保证这些视频流量不会影响到其他用户的上网体验,又要保证这些视频用户获得优质的视频观看体验。因此,移动网络服务提供商需要对当前流行的视频网络流量进行识别分析,根据用户的网络流量来分析得到用户观看视频的码率和分辨率。但是随着YouTube使用全站HTTPS加密后,如何从HTTPS加密流量中获取码率和分辨率成为了目前流量识别领域的研究热点。本文将针对这个研究目标提出了移动网络YouTube加密流量码率及分辨率识别方法,论文的主要内容和成果如下:YouTube数据片段识别:YouTube加密视频流量不仅拥有加密流量特征,同时也拥有着多媒体流量特征。目前,加密流量相关研究多是采用按数据流分析加密流量特征。这种方法简单明了,能够快速分析出加密流量的特征,但是这种分析过于粗糙,对于YouTube加密视频流量的分析效果不够理想。本文研究分析了YouTube加密视频流量的分段传输特征,提出了一种基于ACKNumber的加密流量数据片段识别方法。利用加密报文的ACK Number信息对加密流量进行分段整合处理,并识别出YouTube服务器传输的数据片段以及相关属性。实验结果表明,该方法能够准确地从YouTube加密视频流量中识别出YouTube数据片段。YouTube视频播放码率识别:YouTube播放码率识别主要分为Android平台播放码率识别和IOS平台播放码率识别。由于YouTube视频是将音频和视频分开传输的,因此需要从流量整合后的数据片段中识别出音频片段和视频片段。同时需要对由于网络波动引起的视频中断的数据片段作出针对性处理:Android端断点续传,IOS端断片重传。由于用户观看视频时是采用的自适应分辨率方式播放的,本文对已缓存但是被摒弃的视频片段进行去重处理,根据音频视频同步性特征计算出视频片段的播放时长,由此计算出YouTube视频片段的播放码率。实验结果表明,该方法能够较准确地识别YouTube视频的播放码率。YouTube视频分辨率识别:YouTube在Android平台和IOS平台均采用视频分段传输的机制,因此对加密流量中的视频片段的分辨率识别成为YouTube视频分辨率识别的关键。本文提出了一种基于视频片段特征的分辨率识别方法,该方法对视频片段提取了五种属性特征,然后使用C4.5决策树算法分析并生成分辨率识别规则,最终使用k-means算法对识别结果进行修正补充。实验结果表明,该方法能够较准确地识别出YouTube视频分辨率信息。