在信息化程度逐步提高的现代社会,信息安全越来越得到关注。常用的IDS,防火墙,各种异常检测等安全工具由于自身的局限,因为不能识别正常行为而引发误报；单个攻击行为引发多个重复告警,也给管理员做出正确判断带来困难；更重要的是,网络攻击行为日趋复杂化、分布化,一个攻击过程由多个攻击步骤构成,多个步骤又完全可能在不同的地方实施,依靠单个的事件日志无法反映整个攻击行为的全貌,因而也就无法捕捉到那些有计划、有步骤的复杂攻击行为。集中采集各种网络安全设备的告警信息,对重复告警做以合并,然后对整合过的告警做以关联分析,将各个设备和安全组件的告警信息关联在一起,挖掘出复杂的多步攻击,全面把握网络安全状态,做出正确的全面的综合的安全决策,以保网络能够正常、健康的运行,就是网络安全事件关联研究的问题。本文主要总结了安全事件关联在安全事件管理平台中的地位,以及安全事件关联的国内外研究现状和现有技术方案,包括基于漏洞的关联、基于先决条件的关联、基于概率相似度的关联和基于统计的关联；接着提出了利用数据挖掘中的关联规则方法对告警做以分析,通过频繁项集来挖掘告警间的关联关系,进而建立基于攻击序列模版的安全事件关联所需的安全事件先验知识规则库；继而以基于攻击序列模版的安全事件关联为基础,设计了基于多线程的主从匹配器协作的安全事件关联并行计算方案,详细介绍了基于多线程的主从匹配器协作的安全事件关联并行计算方案的架构、模块划分、模块功能以及内部协作机制,并提出利用反相匹配的策略减少安全事件关联匹配中存在的冗余问题。最后通过实验证明此方案大大提高了安全事件关联匹配的效率,减少系统的开销。