FilterFA：压缩字符集优化多模式串匹配算法

FilterFA是一种创新的模式串匹配算法，专为解决多模式串匹配技术在入侵检测系统中的性能瓶颈而设计。传统的Aho-Corasick算法虽然被广泛应用，但其自动机（AC自动机）的内存开销问题对算法效率产生了负面影响。FilterFA算法针对这一问题提出了基于字符集规约的改进策略。 字符集规约是关键的优化手段，通过字符集映射函数将原始字符集压缩成若干个子集，即所谓的“像字符集”。这些子集代表了原字符集中具有相似特性的字符组合。这样做的好处是显著降低了空间复杂度，将原本的O(|P| * |Σ|)降低至O(|P| * |Σ'|)，其中|P|表示模式串集合的大小，|Σ|是原始字符集的大小，而|Σ'|是像字符集的大小。这个优化使得FilterFA能够在保证较低误识别率（如小于2%）的前提下，大幅度减少内存占用，仅需AC算法的3%左右存储空间。 该算法在实际测试中表现出色，不仅在随机数据集上验证了其性能，还通过与真实数据集ClamAV的比较，证实了FilterFA在高效性和空间效率方面的优势。这使得FilterFA成为处理大规模多模式串匹配问题的理想选择，尤其是在资源受限的环境下，如嵌入式系统或物联网设备中，其性能和效率的优势更为明显。 总结来说，FilterFA算法通过创新的字符集规约和构造新的自动机结构，成功地解决了多模式串匹配中的空间效率问题，提高了入侵检测系统的实时性和准确性，对于提升整体系统性能具有重要意义。