提升深度包检测性能的SSDFA算法与系统设计

深度包检测技术的研究与设计是一篇针对网络应用技术快速发展背景下的关键课题。随着互联网应用的多样化，对数据包的安全性需求已超越传统的传输层保护，扩展到对应用层数据的深入检查。传统的基于特征模式串的检查方法，如正则表达式，对于处理复杂网络应用的规则匹配越来越显得力不从心。正则表达式匹配算法中的 DFA（确定性有限自动机）技术因其存储访问速度对性能的影响，以及巨大的存储开销，限制了其广泛应用。 本文的作者刘胤，作为贵州大学计算机应用技术专业的硕士研究生，在导师杨世平的指导下，对现有的DFA多正则表达式匹配算法进行了优化。他提出了一个创新的算法——SSDFA（Similar State DFA），这是一种基于DFA的改进方法，显著降低了使用DFA表示多正则表达式时的存储开销，从而实现了高效快速的多正则表达式模式匹配。这个突破性的算法成为了SSDFA的核心，为深度包检测技术的发展提供了新的可能。 深度包检测系统模型以SSDFA为基础，旨在构建一个能够应对复杂网络环境中，同时兼顾性能和效率的解决方案。通过这种技术，系统能够在保障数据包安全性的同时，对应用层信息进行深入分析，有效防止恶意行为和异常流量。关键词包括深度包检测、哈希、DFA、正则表达式等，这些概念共同构成了这篇论文的核心研究内容。 本研究不仅具有理论价值，也为实际网络产品设计和测试人员提供了重要的参考依据，推动了网络安全技术的进步，特别是在防火墙和其他安全设备的设计中。通过这篇论文，我们可以看到深度包检测技术如何在满足高性能要求的同时，适应不断变化的网络环境挑战。