日益增长的网络安全威胁促使各种安全防御机制应运而生,这些安全机制都需要分析网络数据流,以发现恶意行为和有害信息。网络犯罪手段的多样化和复杂化,使得数据流分析必须采用基于流粒度的状态型分析方法。随着网络带宽的不断增长,研究基于流粒度的高速网络数据流分析模型及相关关键问题具有重要的理论意义和实用价值。在定义比特流均匀分布程度即均匀度的基础上,从理论和实验两方面分析了与、或、非、异或和移位五种比特运算对比特均匀度的影响。证明了非运算不会改变比特流的均匀度,与运算和或运算一般不能增加比特流的均匀度,异或运算基本上会增加比特流均匀度,移位运算多数情况下会增加比特流均匀度。在此基础上,进一步证明了当比特流中各比特之间独立不相关时,各比特对整体比特流的均匀度具有独立的影响。针对高速网络环境下连接记录管理的性能需求,提出了一种改进的高效哈希算法PRH(Pseudo Random Hashing)-MTF(Move To Front)。在网络比特流运算结果均匀度分析的基础上,设计了一种均匀高效的哈希函数PRH。为有效解决哈希冲突,基于网络数据流局部性原理,应用MTF启发法改进了链式冲突解决方法。以分组火车模型作为数据包到达模式,分析了PRH-MTF哈希算法的复杂度,推导出了平均查找长度。通过实际高速网络数据流和模拟攻击,对PRH-MTF哈希算法与传统的排序哈希算法在查找性能和抗攻击能力等方面进行了比较。针对高速网络环境下状态管理的性能需求,提出了一种改进的抗攻击的TCP(Transmission Control Protocol)流状态管理机制。为TCP流定义了一个TCP流状态机,作为状态管理的基础。为分离恶意行为导致的脏连接,设计了待建连接缓冲方案,以改进连接记录管理性能。根据状态管理基本流程对TCP数据包进行分类,进而给出了为每个数据包进行状态管理的实现流程。通过实际高速网络数据流和模拟攻击,对改进后的状态管理机制和传统机制在效率和鲁棒性方面进行了比较。针对高速网络数据流分析系统的实时性需求,提出了一种改进的快速TCP流重组机制。通过分析网络数据流特性和TCP连接建立过程特点,制定了最近访问优先原则、初始连接缓冲机制、数据缓冲重组方法等TCP流重组的策略。依据重组策略,给出了TCP流重组机制的实现流程。利用实际的高速网络数据流,对改进后的重组机制与传统重组机制在效率和内存使用量方面进行了比较。在分析网络用户行为再现需求的基础上,制定了网络用户行为再现系统的设计原则,设计了一个网络用户行为再现系统原型。给出了系统的总体架构,讨论了其中涉及的关键技术,如数据采集、数据重组和应用还原等,说明了系统核心模块的实现方式。通过研究高速网络数据流分析模型和相关关键问题,取得了若干理论方法成果,对提升网络安全防护能力和打击网络犯罪具有积极意义。