随着计算机网络资源共享的进一步加强,随之而来的信息安全问题也日益突出,网络安全已经成为国家、国防及国民经济的重要组成部分。为了进一步提高防火墙、IDS(入侵检测系统)、IPS(入侵防护系统)等安全设备的检测能力,深度包检测技术便应运而生了。在深度包检测技术中,字符串匹配技术不仅得到了广泛的应用,而且成为了影响系统性能的决定性因素。本课题深入的研究了一种改进的匹配算法在深度包检测技术中的应用。本文首先分析了网络安全设备的现状、存在的问题及发展趋势。然后介绍深度包检测技术的基础,重点研究数据包过滤技术和流过滤技术,概要介绍了入侵防护系统。并提出一种基于字符串匹配的深度包检测模型,详细说明模型的框架构造及其各部件的设计,并对影响包检测性能的关键处做了分析研究。接着研究了相关的字符串匹配算法,在分析了经典的BM算法和标准BF算法之后,提出了一种改进的BF的字符串匹配算法。最后基于Snort系统对BM、BF及其改进算法这三种算法在匹配速度和内存占用上进行对比分析。