数据库中储存着大多数机构赖以生存的重要信息,是信息系统的核心和基础,因此数据库的安全性越来越受到人们的重视。目前,大部分都采用了一定的安全保护措施来保护数据库的安全,但这些安全保护措施远远不能满足数据库安全防护的需要。当入侵发生以后,我们需要知道系统怎样遭到攻击,怎样恢复数据；还要知道系统存在漏洞和留下入侵者攻击证据。在这种需求下数据库安全审计系统应运而生。文章阐述了数据库安全审计系统的功能、模型、分类,并详细研究了数据库安全审计技术。从数据库安全需求和安全威胁出发,讨论了现有数据库安全机制存在隐患。针对这些隐患提出使用数据挖掘技术进行数据库安全审计。本文基于数据挖掘技术对数据库安全审计系统进行设计,在设计过程中选用关联规则,通过挖掘建立用户正常行为规则库,通过用户当前行为模式和正常行为模式进行比较,从而判断用户行为是否异常。文中比较了关联规则中Aprior、AprioriTid和FP-Growth三种算法,选出挖掘效率最高的的AprioriTid算法并针对数据库审计这个应用环境进行了相应的改进得到了改进算法AprioriTid-OPT算法,使得挖掘效率提高。在本文最后对系统进行了初步实现,并通过实验验证了此系统功能。