一种针对大规模URL关键字的多模匹配算法

针对网络信息安全中大规模URL关键字匹配过程中自动机内存占用过大问题，提出一种基于分类思想的多模匹配算法，将URL关键字按照模式长度和匹配要求进行分类，分别使用Wu—Mamber算法和自动机类多模匹配增效算法GFAM进行匹配。实验结果表明，经过分类后，大规模配置（〉10w）情况下，算法能够将占用内存降低为只使用GFAM算法的内存的5％以内。