随着网络技术的发展和网络应用的普及,互联网已经成为人们获取信息、相互联系的主要途径之一,它与人们的日常生活和工作也日益密切的联系起来,然而随之而来的安全性也日趋突出。目前,互联网中垃圾邮件、非法、有害信息的泛滥,不仅侵蚀了网络资源,而且扰乱了人们正常的生活和工作,给社会和企业都带来了不小的危害和损失,因此研究发展安全有效的信息过滤技术,以满足对日益增长的网络信息流量的检测过滤需求,具有非常重要的现实意义。目前,依赖于匹配算法的改进和计算机性能的提高,通过软件系统对网络信息数据进行匹配过滤已经可以满足一定的监控需求,但随着网络数据量的迅猛增长,这种方法仍旧难以满足高流量的核心网络中对实时信息监控的需要。与之相比,一些ASIC产品和基于FPGA结构的解决方案尽管能够提供更高的数据处理能力,但成本相对较高,系统灵活性也相对欠缺。针对这一需求,特别是网络信息中,中文信息过滤的需要,我们设计并实现了一个基于可重构计算的硬件汉字模糊匹配系统。系统通过并行结构提高数据处理能力,利用FPGA的可重构特性保证了系统灵活性和可扩展性。在检测技术方面,我们采用基于动态规划的Smith-Waterman算法,并以此为基础针对网络信息中汉字匹配需求的特点进行了改进,在FPGA芯片中实现了多模式的模糊匹配,实现了对各种模式变体的识别,从而缩减了模式库的规模,有效提高了系统匹配能力,可以得到Gbps量级的数据处理能力。