随着信息技术飞速的发展,容器技术、云技术和网络基础设施得到了广泛使用和极大进步。然而,随着互联网的快速发展,网络攻击手段和形式也在不断升级和演变,网络安全问题已成为全球互联网发展中的一个重要问题。不断涌现的新型网络威胁、不间断的网络扫描行为和日益加大的网络流量,都在给网络安全带来前所未有的挑战。防火墙技术作为网络安全的重要组成部分,也同样面临着新的挑战。因此更高的包处理效率和运行速度对于防火墙来说尤为重要。本文将基于eBPF（extended Berkeley Packet Filter）和XDP（eXpress Data Path）技术,实现高速防火墙相关包处理方法,并辅以机器学习进行扫描行为识别,进一步减少资源开销,提出了一种高性能防火墙技术解决方案。首先在防火墙包过滤和通信方法部分,本文基于eBPF技术设计了一种高效的网络包分析方法,并优化了数据传输方法,提高了数据包的处理能力。采用数据包结构分析和提取方法,以及对网络包的内容进行解析和分析,并通过基于eBPF的网络包分析方法和设计,实现了对网络包的快速过滤和处理,从而提高网络防御能力。本文还对该方法进行了实验验证,表明其具有较好的可靠性和性能表现。其次为了实现内核空间和用户空间之间的数据传输,设计了多个数据结构,并通过map机制实现通信方法,实现了在内核空间和用户空间之间数据的共享。该方法具有较高的效率和可靠性,避免了数据复制和上下文切换的开销,同时拥有良好的并发性和可扩展性,支持多个eBPF内核程序的同时访问,能够实现复杂的数据交互。最后为了实现高效精准的扫描行为检测与处置,本文提出了一种检测方法。该方法基于短时间网络流特征和CART（Classification And Regression Tree）算法,能够准确地检测出网络中的扫描行为,并及时进行预警和处理。在建立模型时考虑了网络流和时间窗口等因素,进一步提升了检测的精度和速度,提高了防火墙的性能和可靠性。基于以上方法,本文实现了高性能防火墙系统,并设计了相关测试和对比实验。通过tcpreplay重放、扫描攻击和pktgen大流量测试进行了验证,以及与iptables和其他研究中的改进型防火墙性能对比,证明了本系统相关方法的有效性和性能提升。