随着网络技术的发展，网络的安全问题逐渐凸显,由此也产生了大量的网络安全机制譬如防火墙、入侵检测、加密以及防病毒软件等等,其中入侵检测系统则是保护网络不受攻击的最重要的防护措施。然而，随着因特网的快速发展，传统的入侵检测系统实难以担此重任。首先，随着千兆位、10G光学纤维的出现，网络带宽也随之增加以及流量提速，原有的入侵检测系统已经无法对现有的数据流完成实时滤波。其次，随着使用因特网的业务和数量的快速的增长，互联网的入侵方式变得繁杂多样，入侵检测规则库也不得不随之增大。因此，要完成规则的快速匹配对于原有的入侵检测系统而言挑战性越来越大。本文对入侵检测的研究背景、研究意义、研究现状、单模式匹配算法中包含的各个不同算法做了详细的阐述。尤其对单模式匹配算法进行了重点阐述和研究，包括BF算法、KMP算法、BM算法、BMH算法和BMHS算法。并对各种算法进行了详细的分析和介绍。针对BMHS算法的不足之处，结合BM算法和BMHS算法的优点对BMHS算法进行了改进提出了一种新的算法一一FSBMH算法。该算法将好后缀跳跃表和坏字符跳跃表相结合使用，以二者获取的最大值来决定模式串向右移动的距离，好后缀跳跃表的计算方法是将已经成功匹配的后缀同位于当前窗口的下一个字符相结合组合成后缀，以此来确定模式串向右移动的距罔。坏字符跳跃表则利用窗口切片的原理将模式串在最好的情况下向右移动最长可达到2m+l的距离。以此提高匹配效率。并对此改进算法进行了实验分析，并且将此改进算法与BMHS算法的实验结果进行了对比，发现在时间复杂度和匹配次数上均优于BMHS算法，对入侵检测的效率有了很大的改善。