正则表达式匹配技术在网络流识别中的研究与应用

"该文件是一篇首都师范大学硕士研究生的学位论文，主要研究网络流识别中的正则表达式匹配技术。论文涵盖了正则表达式匹配在深度包检测（DPI）中的应用，面临的挑战，以及DFA动态压缩技术。此外，还介绍了一个基于DFA的网络流识别系统的架构设计和实现，并进行了功能实验。" 这篇论文深入探讨了网络信息安全领域的重要技术——正则表达式匹配在网络流识别中的应用。网络流识别是网络安全监控的关键，它能够帮助分析和理解网络数据传输的行为模式，从而有效检测潜在的攻击和异常活动。正则表达式作为一种强大的文本匹配工具，在深度包检测（DPI）中起到核心作用，能够对网络流量中的内容进行精细分析。 论文首先介绍了网络流识别的背景和意义，包括传统的识别方法和现有的识别技术。其中，L7-filter作为协议识别系统被详细讨论，它基于Netfilter框架，能够在网络四层以上的应用层进行数据包过滤和识别。接着，论文深入到正则表达式匹配技术，阐述了其定义、经典匹配方法和近年来的发展，如确定有限自动机（DFA）的使用。 在第三章中，论文重点研究了DFA动态压缩技术，这是提高正则表达式匹配效率的关键。作者提出了一种基于改进的行程长度编码（RLE）状态转移方法，实现了压缩算法，旨在减小DFA的存储需求并优化匹配速度。 第四章详细描述了设计和实现一个基于DFA的网络流识别系统的过程。系统采用模块化设计，包括正则表达式处理模块、连接管理模块等，以高效地处理网络流数据。正则表达式匹配模块是系统的核心，负责将输入的正则表达式转换为DFA并进行匹配操作。 最后，论文通过实验验证了系统的功能和性能，包括实验环境设置和流量识别实验，展示了系统在实际网络环境中的效果。同时，作者也对未来的研究方向给出了展望，强调了正则表达式匹配技术在不断发展的网络环境中持续优化的重要性。 这篇论文全面而深入地探讨了网络流识别中正则表达式匹配技术的各个方面，对于理解网络流量分析和提升网络安全防御能力具有重要价值。