网络技术的迅猛发展使得计算机网络日益成为人们生产生活不可缺少的重要组成部分,然而日益严峻的网络安全问题却同样伴随而来,为了维护网络和系统安全,相继有多种技术和方法被提出。近年来,以防火墙、身份认证等为代表的静态安全防护技术已经无法满足日益苛刻的安全需求,因此,作为新一代计算机安全保障技术之一的入侵检测技术得到了广泛的研究和应用。目前,入侵检测包含多种技术方法,模式匹配就是其中的重要方法之一。在基于模式匹配的入侵检测系统中,模式匹配在整个检测过程中占用大量时间,因此模式匹配算法的性能优劣直接影响到整个入侵检测系统的检测效率。根据在单次文本字符串匹配过程中能否同时检测多个模式串,模式匹配算法分为单模式匹配算法和多模式匹配算法,随着网络体系和技术的不断发展,多模式匹配算法逐渐成为业界研究热点。本文阐述了入侵检测的相关技术和理论,随后详细介绍和分析了在入侵检测领域中几种经典的和他人改进的模式匹配算法,如单模式匹配算法中的BF算法、KMP算法、BM算法以及BMH算法,多模式匹配算法中的AC算法、AC-BM算法以及AC-BMH算法。在重点研究多模式匹配算法的基础上针对时空性能的优化设计和实现了两种算法,分别是M-AC算法和DAC-BMH算法,它们修改的侧重点有所不同,前者注重时空性能的综合提高,后者重点关注检测速度。文章最后分两种方案进行了实验测试,首先利用Snort和相关检测数据集,对改进后的DAC-BMH算法与原始AC-BMH算法进行实验评估,对比各自的时间性能,然后通过改变模式数量或者模式长度,对DAC-BMH算法和几种经典算法进行了入侵检测效率的对比,实验结果达到了预期的目标。