在当今的信息社会,互联网成为一个重要的通信媒介,它实现了全世界信息的共享和快速传播。人们通过网络了解到了全球的各种最新资讯,企事业通过网络实现了在线办公和交流,可以说,网络已不仅是信息交流的一个工具,社会的正常运行更是深深依赖于它。作为一个全球的信息交互平台,网络也同时被不法分子和投机者所利用,它们发布不良信息来影响民众的情绪,借助网络窃取公司机密,对社会造成了严重的负面影响。面对这种严峻的局面,国家致力于营造安全、监控的网络环境,杜绝反动言论和色情信息影响国家和社会稳定,而严格的网络内容监管正是实现这一目标的有效手段,因此,研究网络内容监控关键的技术是非常必要和迫在眉睫的。针对网络内容监控系统关键技术的研究与实现,本文在国内外相关研究的基础上,重点研究了以下两个关键技术：现有网络内容监控系统,一般在网络协议还原和分析性能比较低,不能满足高速网络流量下内容监控的需要。本文研究了网络协议并行还原技术,提高了网络协议还原的性能,并通过实验证明了网络协议并行还原的高效和优势,说明网络协议并行还原技术适合应用于网络内容监控系统,使其能够满足高速海量网络流量下内容监控的需要。在网络内容监控系统中,需要对还原的网络内容进行敏感信息过滤,这也是解决网络内容分析瓶颈,提高系统性能的关键之一。目前在此领域,多模式匹配算法是最佳的选择,本文针对AC_BM多模式匹配算法缺陷提出了改进的预处理和匹配方法,使用HASH表这种快速查找的数据结构,结合对匹配过程的改进,减少了原算法中无效的模式树跳转和字符匹配。通过多角度的实验,证明了这种改进提高了模式串的查找速度。