优化协议识别：多模式匹配与正则表达式研究

"基于内容分析的协议识别研究旨在提高网络安全中的协议识别效率。该研究提出了一种多模式组合有限状态机（Multi-pattern Finite State Machine, MPM），解决了多模式同时匹配时的性能问题。论文作者为陈曙晖和苏金树，发表在国防科技大学学报。文中介绍了以Thompson算法为基础的压缩ε-NFA（Non-deterministic Finite Automaton）构造算法，通过减少ε边和相应状态来优化NFA到DFA（Deterministic Finite Automaton）的转换和最小化过程，从而提升协议模式编译性能。此外，还实现了一种One-Pass的组合多模式协议识别系统，实验结果显示，该系统的编译性能比标准DFA构造提升了7倍以上，匹配性能相比L7-Filter提升了近20倍。" 本文关注的领域是网络安全，特别是协议识别，它对于网络流量的管理和安全监控至关重要。基于内容分析的协议识别方法依赖于报文体与预定义模式的匹配，这些模式通常由正则表达式表示。正则表达式是一种强大的文本匹配工具，广泛应用于入侵检测系统，如Snort和Bro等。文中提出的MPM方法和压缩ε-NFA构造算法为正则表达式的高效匹配提供了新的解决方案。 ε-NFA是一种扩展的非确定有限状态自动机，它允许在没有输入符号的情况下进行状态转移，即ε边。Thompson算法是一种经典的将正则表达式转换为NFA的方法。本文的创新点在于通过减少ε边和相关状态，使得NFA到DFA的转换更加高效，DFA的最小化过程也得到改善。DFA由于其确定性和无分支的特性，通常在实际应用中提供更快的匹配速度。 One-Pass的组合多模式协议识别系统是这些理论和算法的实际应用，它能够在一次遍历中处理多个模式匹配，大大提升了协议识别的效率。实验结果验证了这种方法的有效性，表明其在编译和匹配性能上均优于现有方案，对于网络流量监测和安全防御有着显著的提升。 关键词包括网络安全、协议识别、模式匹配和正则表达式，这些是本文的核心概念。中图分类号为TP301，属于计算机科学与技术领域，文献标识码为A，代表该研究具有原创性和学术价值。