随着标题的推进，我们希望获得一些关于可用于模式匹配的最快算法的建议，并具有以下约束：
长字典：256
短但不固定长度的规则（从 1 到 3 或最多 4 字节深度）
小（150）条规则（如果是 3 个字节）或中等（~1K）如果是 4
比 Snort 中使用的当前 AC-DFA 或 Snort 再次使用的 AC-DFA-Split 更好的性能
基于软件（最近的 COTS 系统，如 E5 的 E3） 理想情况下希望使用一些 SIMD / SSE 的东西，因为目前它们是 128 位宽，并且在不久的将来它们将是 256，而 CPU 的 64
我们通过使用 Sigmatch 论文中显示的算法对 Snort AC 进行预过滤来开始这个项目，但遗憾的是结果并没有那么令人印象深刻（使用 GCC 编译时提高了约 12%，但使用 ICC 则没有）
之后我们尝试通过 IPP 库利用 SSE 4.2 中存在的新模式匹配功能，但根本没有性能提升（猜测直接在机器代码中执行会更好，但肯定会更复杂）
所以回到最初的想法。现在我们正在沿着 Head Body Segmentation AC 的方向工作，但我们知道除非我们替换提议的用于头部的 AC-DFA，否则很难获得改进的性能，但至少能够支持更多规则而无需显着的性能下降
我们知道使用位并行的想法会为长模式使用大量内存，但确切地说问题范围已减少到最多 3 或 4 个字节长，因此使它们成为可行的替代方案
我们特别找到了 Nedtries，但想知道你们的想法或者是否有更好的选择
理想情况下，源代码将使用 C 语言并在开源许可下。
恕我直言，我们的想法是搜索一次移动 1 个字节的东西以应对不同的大小，但通过利用 SIMD / SSE 可能的大多数并行性并尽可能减少分支来非常有效地做到这一点
我不知道这样做是明智的还是字节明智的
回到正确的键盘：D
从本质上讲，大多数算法都没有正确利用当前的硬件功能或限制。它们非常缺乏缓存，非常分支，更不用说它们没有利用 COTS CPU 中现在存在的功能，这些功能允许您拥有一定程度的并行性（SIMD，SSE，...）
这正是我们正在寻找的，一种适当考虑所有这些的算法（或现有算法的实现），其优点是不试图覆盖所有规则长度，只是较短的
例如，我看到一些关于 NFA 的论文声称，由于适当的缓存效率、增强的并行性等，现在它们的性能可以与具有更少内存需求的 DFA 相媲美