本文關鍵詞：IT審計中的關聯(lián)規(guī)則算法改進及應用研究

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【摘要】：在如今信息化社會當中,由于計算機網(wǎng)絡技術在商業(yè)活動例如企業(yè)經(jīng)營管理活動之中迅速發(fā)展并廣泛得到應用,計算機技術滲透到了各個行業(yè)中,而各個行業(yè)的審計工作也迎著時代的潮流,逐漸開展推廣基于計算機技術的審計應用。IT審計的范圍非常廣泛,最初從EXCEL表對例如序時賬和科目余額表的應用到SQL Server數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)進行運行腳本等軟件的應用,直到現(xiàn)在審計軟件的不斷創(chuàng)新開發(fā)和拓展應用,審計人員對審計工作基于計算機應用已有了巨大發(fā)展。 在審計工作當中,可以明顯看到目前應用關系數(shù)據(jù)庫技術對海量數(shù)據(jù)基于審計條件進行篩選以及大量數(shù)據(jù)關聯(lián)管理。但是問題出現(xiàn)了,由于審計思想的局限,主要體現(xiàn)在審計人員面對目前越發(fā)復雜的企業(yè)間信息化程度的加深和頻繁,他們的經(jīng)驗也是有局限性的。而這些變化就意味著審計師在被審計單位獲取審計數(shù)據(jù)時,同樣需要進行改變,也就是改變了審計環(huán)境(被審計單位的審計數(shù)據(jù)和系統(tǒng)環(huán)境,包括物理機房),同時也改變了審計證據(jù)的獲取和測試等等,由此可以得到這樣的結論,在這樣的“數(shù)據(jù)時代”下的被審計單位中,審計理論和審計實務不在根據(jù)紙質賬簿為載體,因此傳統(tǒng)審計的存在將面臨自然消失的局面. 龐大的數(shù)據(jù)背后可能隱藏著許多我們尚未關注的重要信息,而對于被審計單位而言,審計方法和審計技術、審計信息的存儲介質、審計范圍等產(chǎn)生了一系列的重大變化值得我們關注。包括類似安然事件的審計失敗或者審計風險日益增多,也越來越得到包括企業(yè)投資者和社會公眾關注。在未知的系統(tǒng)攻擊或者系統(tǒng)漏洞面前,如何在現(xiàn)有系統(tǒng)的基礎上,通過獲取審計數(shù)據(jù)本身中發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律或者潛在風險在本文當中關于關聯(lián)規(guī)則的算法,眾所周知傳統(tǒng)的關聯(lián)規(guī)則Apriori算法有著相當數(shù)量不同的改進模式,也是由于產(chǎn)生大量的候選集以及需要重復掃描數(shù)據(jù)庫,這是Apriori算法最顯著缺點。如何針對Apriori算法的最顯著缺陷下手,如何優(yōu)化之前的改進模式以及如何應用到IT審計工作當中并降低審計風險,是本文關注的重點。本文主要通過首先研究IT審計控制點中的風險,找出關聯(lián)規(guī)則和IT審計在技術上的融合之處來對其應用,為了能夠降低風險。對于關聯(lián)規(guī)則,重點研究其算法,并針對Apriori算法的現(xiàn)存問題進行研究學習,結合了現(xiàn)存改進思想生成新算法。最后,將新算法應用在IT審計的測試中,對被審計單位隱藏信息的挖掘和檢測異常行為,向IT安全審計的大方向又前進了一步。
【關鍵詞】：IT審計 審計風險 關聯(lián)規(guī)則 算法改進
【學位授予單位】：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP311.13;F239.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1. 緒論9-14
• 1.1 研究背景與意義9-12
• 1.1.1 問題研究背景9-11
• 1.1.2 課題研究意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀13
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13
• 1.3 論文組織結構13-14
• 2. IT審計風險控制14-29
• 2.1 什么是IT審計14-15
• 2.2 IT審計控制點15-28
• 2.2.1 管理變更17-22
• 2.2.2 邏輯存取穿行測試22-25
• 2.2.3 其他IT一般控制25-28
• 2.3 IT審計風險把控28-29
• 3. 關聯(lián)規(guī)則算法現(xiàn)有研究及改進29-42
• 3.1 關聯(lián)算法概述29-34
• 3.1.1 經(jīng)典的Apriori算法過程及步驟31-33
• 3.1.2 經(jīng)典Apriori算法瓶頸33-34
• 3.2 現(xiàn)存改進思想34
• 3.2.1 基于數(shù)據(jù)分割(Partition)的方法34
• 3.2.2 基于散列(Hash)的方法34
• 3.2.3 基于抽樣(Sampling)的方法34
• 3.2.4 事務壓縮34
• 3.3 Advanced-Apriori新算法34-39
• 3.3.1 算法思想35-36
• 3.3.2 算法實施——哈希定理36
• 3.3.3 算法實施——壓縮數(shù)據(jù)庫36-37
• 3.3.4 算法實施——改變自連接方式37-38
• 3.3.5 算法實施——終止條件判斷38
• 3.3.6 advanced-apriori算法流程圖38-39
• 3.4 驗證新算法效率39-42
• 4. 新關聯(lián)規(guī)則算法在IT審計應用42-49
• 4.1 新算法在用戶訪問實例的驗算42-47
• 4.2 傳統(tǒng)IT審計實務比對47-48
• 4.3 對于改善IT審計的意義48-49
• 5. 總結與展望49
• 6. 參考文獻49-51
• 致謝51-52
• 攻讀學位期間參加的科研項目和成果52

【引證文獻】

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 何月順;關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的研究及應用[D];南京航空航天大學;2010年

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本文編號：844499