深度报文检测作为一种网络数据包过滤技术,能够用来检测网络流量中存在的潜在攻击数据或行为,在网络流量分析中发挥着重要作用。但是,由于需要维护网络空间的数据安全及个人数据隐私不受侵犯,网络流量数据通常是以加密的形式传播,对加密流量解密后再进行检查分析,导致网络流量数据的隐私面临严峻的安全挑战。现有对加密流量的分析检测方案因分析检测算法开销大、分析检测时延高及检查规则暴露等问题,无法实际应用在大规模隐私保护流量的实时分析的环境中。针对上述问题,本文致力于实现高效的隐私保护流量分析系统,从轻量级数据加密编码、高效加密流量分析方案及检查规则隐藏方面展开研究。本文从高效的加密编码设计及检查规则隐藏两个方面考虑解决现有深度报文检测存在的问题。针对当前大规模加密流量分析的时间敏感及低开销要求,设计了高效的数据加密编码。采用对称加密方案,设计伪随机函数作为数据加密编码优化方案的编码函数,使明文和密文编码一一对应,降低了对网络数据加解密时的计算开销。针对原有谓词加密方案中对向量采用的双线性配对操作所带来的高计算开销问题,通过异或操作来计算两个向量的内积结果,从而进一步判断加密流量中是否存在攻击性的数据。实验结果表明,与传统的向量内积计算方式相比,本文提出的方法将加解密时间降低到了原有方案的20%以下,实现了网络数据加解密成本的降低,提高了编码加密和匹配检查的效率。针对现有隐私保护流量分析方案暴露检查规则的问题,采用对称谓词加密算法。根据其算法定义,将预设的检查规则作为令牌,将密文中的关键字作为密文的属性,通过对二者的加密编码进行分析匹配实现了检查规则的隐藏。结合上述高效数据加密编码方式,设计了轻量级的隐私保护流量分析系统。对系统进行仿真实验验证,实验结果表明本文所提方案在关键词数量较少的情况下比几种典型的密文流量分析方案的计算开销减少了18%～30%,有效地降低了隐私保护流量分析的开销。基于上述研究的技术和方法,实现了大规模隐私保护流量分析系统,降低加解密计算开销的同时实现了隐藏检查规则的特性,避免了好奇的流量检查中间件对密文流量及检查规则的泄露,为隐私保护流量分析提供了一种轻量级的安全分析方案。