过滤算法设计是信息内容安全处理系统中的一个重要环节，过滤速度成为衡量过滤系统性能的首要因素.索引结构是处理大规模数据的一种有效方式，但目前索引方法都是针对特定检索领域而设计，在实际过滤应用中，并不能满足过滤实时性需求.为了加快信息过滤中数据查询的判定速度，文中提出一种基于最小圆覆盖的区域划分方法，构建了适合过滤的索引结构：Ftree.该算法充分考虑实际过滤环境中正例(正常信息)多、反例(敏感信息)少的非平衡数据分布特性，利用最小圆覆盖划分方法得到最大否定判断区域.在查询阶段，正例以最大概率落入否定区域，根据否定性判定原理可以对正例快速否定判定，从而加快整体查询的判定速度.实验表明，与现有算法相比，所提出的算法减少了查询中的距离计算次数，有效提高了过滤查询性能.