基于数据挖掘的安全日志审计系统通过对网络设备产生的日志进行分析处理,产生用户的正常行为模式库,并对当前的日志和用户行为模式进行比较,对异常执行报警或其他的警告措施,或生成最终能反映网络状况的各种统计数据和报表。论文针对事后审计中的关联规则挖掘和关联规则更新问题进行研究并提出了相应改进算法。在关联规则挖掘方面,基于经典的Apriori算法及现有改进的算法,并结合日志属性的特点提出了主属性的概念,论文从减少数据库扫描次数和减少候选集的个数的角度对Apriori算法进行了改进,使其适用于日志的关联模式挖掘；在关联规则更新方面,考虑到日志的每天更新的问题,论文基于已有的模式更新研究对算法进行了改进,该算法充分利用原有挖掘出的频繁模式和减少对更新后数据库的扫描次数。最后,论文将上述算法应用到审计系统的事后审计模块,并进行了相关测试,实验结果表明这些算法能对日志进行审计分析,检测用户的异常行为,并根据需要生成可视化的统计报表供用户查阅。