随着网络技术的发展和应用范围的扩大,人们越来越依赖于网络进行信息的处理。为了提高信息检测的处理速率,适应网络的高速发展,流分类技术应运而生,成为路由器、防火墙等网络设备的关键技术之一。本文阐述了流分类技术的研究现状,介绍了经典流分类算法,分析了各个算法的主要思想和优缺点,重点研究了ABV算法,针对该算法在多维、大规模规则库的情况下,内存占用空间过大的问题,提出了改进的流分类算法。改进算法采用交叉存储BV位图与聚合位图的策略,保证了规则与位图的对应关系,减少BV位图中连续“0”串的存储,有效的降低了算法的空间消耗。在Linux netfilter架构下,设计并实现了基于改进算法的流分类器,并对改进流分类算法的性能进行了测试分析。试验结果表明,与ABV算法相比,改进算法具有良好的时空性能,适用于多维大规模规则库的环境。