数据审计，数据审核的概念是什么

本文目录一览

1，数据审核的概念是什么
2，数据库审计的主要功能
3，如何运用大数据助推审计全覆盖
4，大数据背景下的审计分析方法有哪些

1，数据审核的概念是什么

数据审计是一种独立、客观的保证工作与咨询活动,它的目的是为机构增加价值并提高机构的运作效率。它采取系统化、规范化的方法来对风险管理、控制及治理程序进行评价,提高它们的效率,从而帮助实现机构目标。

标准没有说，只是列举了两类审核属于特殊审核。或者可以将其套用一下作为概念吧。

数据审核的概念是什么

2，数据库审计的主要功能

数据库审计通过旁路部署，能够实时记录网络上的数据库活动，对数据库操作进行细粒度审计的合规性管理，对数据库遭受到的风险行为进行告警。它通过对用户访问数据库行为的记录、分析和汇报，用来帮助用户事后生成合规搜索报告、事故追根溯源，同时加强内外部数据库网络行为记录，提高数据资产安全。

数据库审计作为目前用户接受度最高，使用最为广泛的数据安全产品，如果只是单纯的具有日志记录和审计功能已经不能完全满足用户的需求，其功能必须得到进一步的扩展：一. 加密协议解析数据库有时会采用加密协议通讯，为审计解析带来了困难，但这也是数据库审计产品必须解决的问题，否则将无法实现数据库访问完全审计的任务。例如针对SQL Server默认的数据库用户加密或者更深层次的加密协议，都需要数据库审计产品提供相应的解决办法。二. 复杂环境的数据采集数据库审计产品除了常规的旁路部署通过交换机镜像数据库访问流量的审计方法外，还应具备适用于复杂网络的数据采集方式，例如在复杂的虚拟化网络环境下，通过“探针”方式捕获数据库流量。但是无论哪种部署方式，都需要在不影响数据库原有性能，无需应用、网络环境改造的前提下，提供可靠的数据库审计服务。三. 应用关联审计与监控数据库审计产品除了具备常规的客户端一层的审计信息：客户端IP、数据库用户、主机名、操作系统、用户名等，还应具备应用侧风险行为审计与监控的能力，例如对应用账户、应用IP等关联审计信息。四. 数据库入侵行为监测数据库暴露于内外网络，且数据库各版本都有安全漏洞问题，因此数据库审计产品应提供针对数据库漏洞攻击的“检测”功能，并对这些漏洞攻击实时监控、有效记录，发现风险后及时告警，且能够有效追溯风险来源。五. 数据库异常行为监测数据库审计产品的主体价值是帮助用户高效的完成风险行为的定责追溯，这需要数据库审计产品针对数据库通讯协议进行完全解析；并具备针对SQL语句的学习、归类形成模板的能力；最终结合会话信息、应用关联信息，实现数据库行为建模。基于访问模型，当数据库访问行为异常时，系统可提供实时的告警能力，降低数据泄露的损失。六. 数据库违规行为监测数据库审计产品还应具备针对数据库的违规访问、登录等行为检测告警的能力。例如利用审计到的数据库账号和客户端IP信息，针对指定周期内，同一IP或账号的频次性失败登录行为进行监控并形成告警。七. 报表展现数据库审计产品应具备将审计日志进行数据化分析并以个性化报表展示的能力，以便帮助安全管理人员更加便捷、深入的剖析数据库运行风险。例如：综合报表、合规性报表、专项报表、自定义报表等。安华金和数据库审计产品不但完全具备以上7种能力，还具备更多的且具有用户价值的扩展功能，具体可以咨询他们~

数据库审计的主要功能

3，如何运用大数据助推审计全覆盖

一、创新大数据审计思路。在大数据环境的审计工作要牢固树立起三种思想：一是数据先行思想。随着信息技术的日益发展与广泛应用，被审计单位的经营、管理和核算模式正在由传统的会计核算、经营管理系统的构成要素转向高效、复杂的信息系统。审计人员所面临的原始资料，不再只是手工凭证、账簿和报表，而是具有高度概括性、模糊性、关联性的海量电子数据。这就需要审计人员牢固树立以数据为核心，数据分析先行、数据分行与现场核查相结合相融合的思想方法，才能在新形势下有效推动实现审计监督全覆盖。二是紧跟信息流向思想。在大数据背景下，要充分利用信息化的手段，关注资金的走向、物资的走向、业务的走向，从中发现疑点，深挖严查。三是多维度数据关联分析思想。强化政府财政预算数据和预算执行单位数据的关联分析、财政数据与宏观经济数据的关联分析、财务数据与部门业务数据的关联分析、不同领域和专业间的横向关联分析、财政金融企业社保等相互间的关联分析。只有通过多方数据的关联分析、整合各种信息资源，才能真正实现审计模式的创新；只有通过数据的关联分析, 才能实现数据的立体化、多维度挖掘，提升数据分析的质量、实现数据的有效利用。二、开拓大数据审计视野。目前的政府审计，主要是对政府各部门及其他公共机构财务报告的真实性、公允性，运用公共资源的经济性、效益性、效果性，以及提供公共服务的质量进行审计；对公共性、财政性资金的收支结果及其直接支配者的监督。随着全覆盖审计要求“全面审计，突出重点”向纵深推进，以及建构审计“免疫系统”已成客观需要。因此，对于海量数据不仅需要审计的“平面扫瞄”，更要“立体透视”，不仅对所有的财政财务收支情况执行进行检查，还要对形成其行为的各个环节、或所涉及的过程进行检查，对制定、执行的相关公共政策的运行机制进行评估，对制定、执行公共政策的主要负责人的履职绩效进行监督等。通过多维度数据分析，从体制、机制、制度性的层面揭示问题，预警经济社会发展中的突出矛盾和风险，推动深化改革和制度创新，维护国家经济安全和服务可持续发展。三、改进大数据审计模式。利用大数据审计信息平台系统，开展多维度数据分析，通过大数据提升审计效益效率。一是完善数字化审计制度机制。从数据的报送、归集、分类、分析、应用、保密、存储与读取等全链条各方面进行建章立制，既确保大数据的开发利用有序有效，也保证大数据运用的健康安全，确保大数据环境下的数字化审计顺利推进。二是组建专业数据攻关组。在大数据环境下，审计组织管理方式要注重整合审计力量，在全局、甚至审计系统范围内抽调业务骨干成立审前调研组、数据攻关组、审计核查组，探索“集中分析、发现疑点、分散核查、系统研究”的审计模式，提高审计的质量和效率。三是充分挖掘利用大数据。从关联数据中发现所蕴含的规律和特点，挖掘出审计线索，使审计资源效能最大化；通过对海量数据进行多维度、多层次分析，尝试建立各类数据分析模型和方法体系，为全覆盖、常态化的延续审计打下坚实基础；通过建立被审计单位违规行为库，为构建审计数据分析模型和审计方法体系提供审计实务的支撑。四是推动大数据分析的更广泛应用。一方面，鼓励、督促审计人员直接利用平台数据分析功能开展分析，改变以往直接使用数据库工具分析数据的惯性思维，逐步建立起规范的数据权限控制、数据安全管理、审计行为控制等“大数据”环境下的审计工作机制和行为习惯；另一方面，培养审计人员平台应用的兴趣和信心，将审计人员平台应用中发现的问题进行分类，评估其紧急程度，按轻重缓急及时解决，避免对审计时间产生不良影响，使审计人员产生不满情绪和畏难情绪。

没看懂什么意思？

如何运用大数据助推审计全覆盖

4，大数据背景下的审计分析方法有哪些

一、“大数据”时代的数据挖掘的应用与方法数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所以它所得到的信息应具有未知,有效和实用三个特征。因此数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，目前数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用。它包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。审计部门的数据挖掘以往偏重于对大金额数据的分析，来确实是否存在问题，以及问题在数据中的表现，而随着绩效审计的兴起，审计部门也需要通过数据来对被审计单位的各类行为做出审计评价，这些也都需要数据的支撑。数据挖掘的方法有很多，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。其中绝大部分都可以用于审计工作中。1. 数据概化。数据库中通常存放着大量的细节数据, 通过数据概化可将大量与任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。数据概化可应用于审计数据分析中的描述式挖掘, 审计人员可从不同的粒度和不同的角度描述数据集, 从而了解某类数据的概貌。大量研究证实, 与正常的财务报告相比, 虚假财务报告常具有某种结构上的特征。审计人员可以采用概念描述技术对存储在被审计数据库中的数据实施数据挖掘, 通过使用属性概化、属性相关分析等数据概化技术将详细的财务数据在较高层次上表达出来, 以得到财务报告的一般属性特征描述, 从而为审计人员判断虚假财务报告提供依据。2.统计分析。它是基于模型的方法, 包括回归分析、因子分析和判别分析等, 用此方法可对数据进行分类和预测。通过分类挖掘对被审计数据库中的各类数据挖掘出其数据的描述或模型, 或者审计人员通过建立的统计模型对被审计单位的大量财务或业务历史数据进行预测分析, 根据分析的预测值和审计值进行比较, 都能帮助审计人员从中发现审计疑点, 从而将其列为审计重点。3. 聚类分析。聚类分析是把一组个体按照相似性归成若干类别, 目的是使得同一类别的个体之间的距离尽可能地小, 而不同类别的个体间的距离尽可能地大, 该方法可为不同的信息用户提供不同类别的信息集。如审计人员可运用该方法识别密集和稀疏的区域, 从而发现被审计数据的分布模式, 以及数据属性间的关系, 以进一步确定重点审计领域。企业的财务报表数据会随着企业经营业务的变化而变化, 一般来说, 真实的财务报表中主要项目的数据变动具有一定的规律性, 如果其变动表现异常, 表明数据中的异常点可能隐藏了重要的信息, 反映了被审计报表项目数据可能存在虚假成分。4. 关联分析。它通过利用关联规则可以从操作数据库的所有细节或事务中抽取频繁出现的模式, 其目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系。利用关联分析, 审计人员可通过对被审计数据库中的数据利用关联规则进行挖掘分析, 找出被审计数据库中不同数据项之间的联系, 从而发现存在异常联系的数据项, 在此基础上通过进一步分析, 发现审计疑点。二、应对“大数据”时代，审计分析应做出的调整从以上分析过程中，我们不难看出“大数据”时代的数据存贮、处理、分析以及挖掘的各个方面虽然与传统方式相比，在技术层面上有了较大的改变，但是在基本的原理方面并没有显著的改变，原有的审计分析模式没有必要因为“大数据”时代的来临而急于做出相应的改变。然而“大数据”时代在给审计分析带来机遇的同时，还是给我们带给了相当大的冲击，对此我们有必要引起相当的重视，并在日后的信息化建设过程做出相应的调整。1、数据的存贮与处理。大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。基于块和文件的存储系统的架构设计需要进行调整以适应这些新的要求。审计部门在选择相应的存贮系统的时候，要对非结构化数据有足够的重视，做好采集的相关准备。同时随着采集数据的单位和年份越来越多，数据量必然是会有大规模的增长。即使是海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。同时，为了提高数据的处理能力，解决I/O的瓶颈问题，可以考虑各种模式的固态存储设备，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储都是可以考虑使用的设备。2、非结构化的数据处理。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。3、可视化的分析。数据分析的使用者有数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。“一个平台、两个中心”建设，是审计署目前信息化建设的重要内容。通过数据中心的建设，可以在相当程度上解决数据存储与处理的问题；而数据式审计分析平台，同样可以在一定程度上实行可视化分析的相当一部分功能，但是对于越来越庞大的非结构化数据的存储和处理，将会是审计部门接下来所面临的最大的挑战。

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