近些年来互联网发生了巨大变化,各种新型网络应用不断涌现。识别网络中具体运行着那些网络应用是网络管理,网络维护,网络安全的前提条件。其中深度报文检测(DPI, Deep Packet Inspection)技术使用最为广泛,DPI特征匹配算法从最初的单模式特征串匹配发展到现在的多模式特征串匹配,以适应当前高速网络。主要的网络设备生产厂商都已开发出基于DPI技术的网络应用识别产品,比如3Com公司的TippingPoint X505,思科的各种网络安全设备都采用基于正则表达式的网络应用识别。DPI的主要特点是通过数据包载荷与已知的网络应用特征库匹配检测来达到识别的目的。本论文对主要的多模式识别算法进行了介绍,并对常见的多模式识别算法的优缺点进行了分析。AC(Aho-Corsick)算法广泛用于网络应用识别,对AC算法进行了优化和改进,并对其进行了相应的算法性能测试。针对确定的有穷自动机(DFA, Deterministic Finite Automation)中的不足之处,在状态转移数组压缩存储方面进行了研究。AC算法在某种意义上是一种特殊的DFA自动机,对其进行了相应的算法改进,以缓解消耗大量内存,提高算法的效率和性能。网络应用识别多模式匹配引擎的设计采用基于改进的AC算法。最后,设计和开发出实现基于改进算法的网络应用识别原型系统AppID,并进行了相应的功能测试。