随着企业信息化程度的提高和互联网的普及，每天都会产生海量的实时数据，而数据流挖掘则为分析海量数据提供了一种新途径。数据流挖掘中的聚类、分类、离群点检测等算法的研究取得了进展，为在持续审计中应用数据流挖掘提供了可行性。本文提出的一种基于数据流挖掘的持续审计模型，克服了传统持续审计模型对审计端的存储能力要求高、占用大量硬件资源、联机分析时间长、对异常数据的发现滞后等缺点。