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针对传统特征匹配（网络和信息安全系统的核心技术）算法的性能随着特征集规模的不断增大而不断下降的问题，提出了一种面向大规模特征集的高效特征匹配算法ALPM。该算法基于传统算法WM的跳跃思想，并结合硬件体系结构的特点，对预处理过程和匹配过程分别采用了不同的优化策略，如采用不同的哈希函数索引Shift表和Hash表，在预处理过程中动态截取特征标志，在匹配过程中结合Cache大小和特征集规模调整哈希函数冲突概率等，以提高匹配的性能。实验结果表明，针对大规模特征集，ALPM算法匹配性能比经典算法提高5～10倍。