摘要：在网络安全防御体系中,入侵检测系统会实时产生海量冗余、错误的网络安全告警信息,因此有必要对告警信息的关联规则和序列模式进行频繁项模式挖掘,分辨正常的行为模式,筛选出真正的攻击信息。相对于Apriori和FP-growth等算法,COFI-tree算法虽然具有较大的性能优势,但仍无法满足大规模网络安全信息快速分析的需求。为此,基于COFI-tree算法,提出了一种改进的网络安全告警信息关联分析算法。该算法通过基于倒序链表的头表节点寻址方式和基于新的SD结构的频繁项处理方法,提升了COFI-tree算法的性能。基于Kddcup99数据集的实验结果表明,与传统的Cofi算法相比,该方法在基本保证准确率的同时,能大量降低计算开销,使处理时间平均缩短21%以上,解决了在海量网络告警信息下进行关联分析时速率不高的问题。