随着互联网的迅速发展，防火墙包含的规则数目变得越来越多。这种情况，通常会带来两方面的问题。第一，规则数目的增多，对规则匹配的效率提出了挑战，规则匹配已经成为防火墙的一个性能瓶颈点。第二，由于规则集中冲突规则的存在，规则数目的增多，使得有效管理防火墙规则集变得越来越困难。要解决这两方面的问题，通常需使用以下几项关键技术：规则匹配技术、规则冲突检测技术、规则冲突消除技术、规则正确性配置技术。研究人员针对以上技术，提出了相应的算法。这些算法在提高防火墙吞吐率、降低规则集管理难度等方面，取得了一定效果，但仍然存在不少缺陷，有待于进一步改进和完善。因此，目前仍有必要对防火墙规则集关键技术进行研究。本文深入细致地研究了规则数目增多所带来的问题，全面地分析和总结了防火墙规则集关键技术的研究现状，以及未来的发展趋势，取得了若干创新和成果。本文的主要创新点如下：第一，提出了一种快速的高维报文分类算法。在规则匹配技术，即报文分类技术方面，在BSOL（Binary Search On Leaves）算法基础之上，本文提出了一种快速的高维报文分类算法MCBF（Multi Cuttingsand Bloom Filters）。与BSOL算法不同，MCBF算法在对规则空间进行分解时，同时切割所有维，并将叶子规则空间存储在相关的哈希表中；MCBF算法为每个哈希表构建一个Bloom Filter，而这些Bloom Filter被存储在片内SRAM中。当分类数据包时，MCBF算法并行地访问Bloom Filter，并根据其结果决定如何访问哈希表。理论分析和仿真实验表明：MCBF算法能正确地分类数据包；当分类一个数据包时，MCBF算法的哈希表平均查询次数为1，远小于BSOL算法；最坏情况下，MCBF算法的哈希表查询次数为O(log(w_max)+1)，其中w_max是最长维的域长。对于常见的规则集类型和高维环境而言，该值通常小于等于BSOL算法在最坏情况下的哈希表查询次数。第二，提出了一种基于位向量交集运算的规则冲突检测算法。在规则冲突检测技术方面，针对现有冲突检测算法效率不高这一情况，本文在ASBV（Aggregated S Bit Vectors）算法基础之上，提出了一种基于位向量交集运算的规则冲突检测算法DBBV（Double Binary Bit Vectors）。同ASBV算法类似，DBBV算法也采用了分治思想和位向量技术。但与ASBV算法不同，在每一维规则分量的处理过程中，DBBV算法只需要进行一次位向量交集运算，而ASBV算法需要进行多次位向量并集运算；DBBV算法支持以范围形式表示的规则集，而ASBV算法只支持以前缀形式表示的规则集。理论分析和仿真实验表明：DBBV算法的冲突检测性能优于ASBV算法。第三，提出了一种基于切割映射的冲突消除算法。在规则冲突消除技术方面，针对现有规则冲突消除算法不能彻底消除冲突这一问题，本文提出了一种基于切割映射的冲突消除算法RCBCM（ResolvingConflicts Based on Cutting Mapping）。RCBCM算法对不同的冲突类型，采取不同的处理方法；并以两条冲突规则为基本处理对象，在其冲突消除过程中，顺序切割优先级较低的规则的每一维分量。理论分析和仿真实验表明：在增加少量规则的代价下，RCBCM算法能彻底消除冲突。第四，提出了一种基于规则交集运算的规则集比较算法。在规则正确性配置技术方面，针对应用于Diverse Firewall Design环境的现有规则集比较算法，效率不高这一情况，本文提出了一种基于规则交集运算的规则集比较算法RSCBRI（Rule Sets Comparing Based on Rules Intersection）。RSCBRI算法首先使用RCBCM算法对规则集进行预处理，将规则集比较问题，转换成多维空间中的图形比较问题：然后利用规则交集运算，判断图形所占区域和颜色是否一致，进而确定规则集是否等价。理论分析和仿真实验表明：RSCBRI算法能检测出规则集之间的不同点，且时空效率优于现有算法。