信息安全审核制度范文篇1
一、消防部队信息化项目审计的概念
信息化项目是一项以计算机技术运用为核心的，涵盖工程、货物和服务项目的综合性建设项目。信息化项目是指各单位投资新建、改造和升级的工程类、系统集成类、信息产品货物采购类、软件开发类、服务类等信息系统、信息应用的信息化项目，其中工程类包括：弱电工程、机房工程、智能楼宇工程、通信工程、安防工程等；系统集成类包括：计算机网络系统、安全系统、视讯系统、采集系统、信息系统、显示系统等；软件开发类包括：应用软件开发、办公、业务类软件；服务类包括：维护、租赁、监理、设计、安全评估、系统测试等。信息化项目审计，主要是指武警消防部队审计部门和审计人员对信息化项目造价的真实性、合法性、效益性进行独立的监督、评价和咨询活动。
二、消防部队信息化审计的主要内容
消防部队信息化项目审计的主要内容包括：内部控制制度、投资立项、设计阶段、招投标、合同管理、过程控制、工程建设管理、工程造价、竣工验收管理、项目结（决）算、财务管理以及后评价阶段等有关事项，主要要点如下：
（一）内控制度审计
主要审核信息化项目内部组织、制度设计、工程程序、经费审批等方面是否完善合理。
（二）项目立项阶段审计
主要审核立项论证、可研报告、初步设计等是否论证充分、合理，是否符合部队实际，相关程序手续是否齐全。
（三）项目概（预）算审计
主要审核项目概（预）算编制是否合理、项目成本及软硬件价格、系统集成等费用是否准确，是否与可研报告及设计方案相一致，项目资金是否及时到位。
（四）项目采购审计
主要审核项目采购机构的确定及资质是否合规，采购方式是否符合国家及部队的规定，采购文件是否存在歧视性或排他条款，招标及非招标方式投标人或供应商、服务商的选取方式是否合理，采购公告媒介、采购文件发售起止日期是否符合规定，采购专家抽取及组成、采购过程评审是否符合规定，确定中标或成交人是否合理、是否进行了结果公告等。
（五）项目合同审计
主要审核合同中规定的双方的责任、权利、义务和内容、设备供应与价差调整、施工期限、培训、推广应用方案与售后服务、质量标准及奖罚约定等有关条款是否符合国家或地方政府的法律、法规，是否有违法违规行为，是否有不按采购文件或采购承诺签订合同的行为。
（六）项目施工管理审计
主要审核施工管理制度是否完善、机构是否健全、程序是否合规、现场记录是否完整、施工及拨款进度控制是否得当、施工监管是否到位、施工变更是否合理程序是否规范等。
（七）项目竣工验收审计
主要审核项目的功能、性能是否实现，合同是否执行到位，软硬件是否配置齐全，系统是否进行培训及试运行，是否履行验收手续，结算资料是否齐全，项目造价是否合理等。
（八）项目建设资金管理审计
主要审核资金管理内控制度是否健全、人员岗位是否实现了相互制约，资金定期核对、盘点等监管措施是否到位，库存现金、银行存款账实是否相符，现金、银行管理制度是否落实，是否存在“账外账”、“小金库”等违规行为；往来款项管理是否到位，有无违规借垫款、挪用资金和呆账、死账，款项预付、结算程序是否合规，往来款项是否准确等。
（九）项目结（决）算审计
主要审核信息化项目是否经审计部门或委托的中介机构进行了结（决）算审计并出具审计报告，监理档案资料是否完善，是否有违规违纪行为，项目建设资金是否专款专用，是否按有关规定结转并登记固定资产。
三、消防部队信息化项目审计存在的主要问题及对策
消防部队信息化项目审计是部队内部审计的新兴事物，目前还存在着一些问题，主要是：信息化项目审计制度、操作规范建设与信息化建设发展不相适应；信息化项目审计专业力量不能满足审计工作需求；信息化审计项目可借鉴经验或成功案例较少。针对信息化建设项目存在的问题可采取以下措施改进和加强：
（一）健全制度，促进管理
对信息化项目审计中发现的问题进行认真的调研，研究制定一套科学、具体、操作性强的信息化项目审计方面的制度，规范审计报价，完善工作流程。加强对信息化项目重要环节的监督，减少建设过程中可能出现的漏洞，保证资金和工程运作公开透明，促进信息化项目建设工作规范管理。
（二）规范程序，加强控制
信息化项目审计过程中项目使用部门、被审计单位要认真落实信息化项目审计的有关制度规定，积极配合审计工作。一是按要求规范及时提报审计资料。报送前送审单位应先自行审核，由审核人员签署意见，经本单位领导同意后报送审计部门；报送的项目预算及采购文件、待签合同等、结决算资料均为最终定稿，不得随意改动。二是送审项目需求、预算或结算金额等内容发生重大变化的，建设单位应就重大变更履行报批手续后重新报审。三是项目报审后，对不同节点、内容应当预留正常开展审计工作的时间，以保障审计工作的顺利开展。四是如出现先开工或已完工后送审、未按规定时间提交相关资料、未预留审计时间等上述情况，致使审计工作无法正常开展的，审计部门可不再审计。
（三）加强配合，形成合力
与信息化建设相关的信通、作战指挥中心、采购办、财务、审计等各部门要密切协作，相互支持，形成监督合力。例如项目预算及采购文件未经审计不得启动采购程序；项目待签合同未经审计不得签订合同；未经竣工结算审计，支付工程价款不得超过预算或合同价款的70%等。
（四）加强培训，提高技能
要适应新形势新任务要求，创造条件引进复合型审计人才的同时，积极组织开展信息化项目审计专业培训，注重财经、审计专业与工程、计算机等专业学科的有机结合，着力提高审计人员专业胜任能力；同时也可以借助地方专家及中介机构的力量，以审代训推动信息化项目审计工作的有效开展。
参考文献：
信息安全审核制度范文篇2
（一）信息系统审计的定义。中国内部审计协会（2014）认为信息系统审计是指“内部审计机构和内部审计人员对组织的信息系统及其相关的信息技术内部控制和流程所进行的审查与评价活动”。按照上述定义，信息系统审计的重点跟传统审计一样，还是专注于内部控制与流程，但关注点不同，信息系统审计的关注点是信息系统的控制和流程，而不仅仅只关注相关的制度和规范。
（二）信息系统审计的目标。信息系统审计和控制联合会（ISACA）COBIT框架认为组织内部的信息系统需求三原则是：质量、成本和安全，即在保证信息系统满足组织需求的前提下，尽可能避免组织内外部风险，并减少研发和维护成本。因此信息系统审计的目标就是对组织信息系统的运行的可靠性，数据的真实性和安全性提供评价。
（三）信息系统审计的步骤。由于大多数高校内审机构在“数字化校园”开发阶段并没有参与其中。本文所述的信息系统审计专指信息系统运行维护阶段的审计。
1.审计准备阶段。信息系统审计准备阶段步骤与传统审计类似，通过从被审计单位获取相关信息系统管理的规章制度，找负责系统维护管理的工作人员座谈，实地观察等方式，完成审前调查，进行风险评估、初步确定审计重点和制定审计实施方案等工作。
2.审计实施阶段。信息系统审计在实施阶段分为两部分，分别为信息系统一般控制审计和应用控制审计。一般控制审计往往比应用控制审计更为重要，因为应用控制的有效性常常受到一般控制的影响。根据审计项目不同，审计人员可以只实施一般控制审计或者两者结合进行审计。（1）一般控制审计。一般控制审计又可以分为硬件和软件两部分，两部分的审计重点和方法有所不同，分别为：对硬件的审计通过实地观察法实施，主要有审计网络接口是否安全，是否有硬件防火墙，硬件设备存放环境是否安全，防火、防雷、防盗措施是否完备，是否装备了UPS，在硬件出现故障时是否制定了应急响应计划等。对软件的审计通过抽样、观察和面谈实施，审计重点为：一是系统管理控制，主要有系统设定的职责分离是否合理，授权管理是否充分，是否做到一个系统账户对应一个工作人员，是否确保了只有被授权的用户才能对特定资源和数据进行访问等；二是软件安全控制，主要有是否安装了杀毒软件，软件是否定时升级，未经授权的软件能否安装，是否有系统操作规范等；三是数据管理控制，主要有数据传输是否加密，系统数据是否定期备份，有无冗余备份，数据修改是否按照规定程序进行审核，向外部传输系统数据是否有身份认证，是否定期对数据质量进行检查等。（2）应用控制审计。信息系统应用控制是指为保证应用程序处理数据时按照组织流程运行，确保数据的完整性和真实性的控制，包括输入控制、处理控制、输出控制三部分。输入控制包括输入授权、数据转换和编辑校验，处理控制包括运行总数控制、计算机匹配和批处理控制，输出控制包括复核系统处理日志、审核输出文本、审核程序。对应用控制的审计，主要通过分析性复核和计算机辅助模拟的方法，审计重点为信息系统业务的控制点设置是否合理，数据处理程序最多运行数，是否有审核系统日志程序等。
3.报告阶段。内审人员根据实施阶段编制的工作底稿，出具审计报告初稿，与被审单位充分沟通后，修改审计报告，报相关层级领导审核后，签发正式审计报告。
二、高校做好信息系统审计的措施
1.转变观念，提高开展信息系统审计必要性的认识。“数字化校园”建成以后，高校内部控制环境已经悄然发生改变，内部审计要想充分发挥其独有的管理评价职能，必须迎头而上，及时开展信息系统审计。不少内审机构认为信息系统审计专业性太强，无从着手，实际上信息系统审计的核心并没有改变，还是对信息系统控制的评价，并没有超出审计人员专业知识的范畴。
2.结合实际，建立信息系统审计的体系。当前，国际上已经有比较成熟的关于信息系统审计的体系，那就是信息系统审计和控制联合会（ISACA）COBIT体系，但完全照搬肯定是不行的，在实际操作中，内审机构必须结合国情、校情，进行修订更改，出台符合自身工作实际的、具备可操作性的信息系统审计体系，以规范审计工作。
3.加强对内审人员的培养。内审机构可以通过以下方式提高内审人员业务素质：一是鼓励内审人员取得CISA资格。由ISACA颁发国际信息系统审计师（CISA）执业证书是唯一在国际上获得认可的证书，具有很强的权威性。二是在聘请外部审计机构进行信息系统审计的同时，让内审人员参与其中，做到边实践边总结，起到“以审带练”的作用。
信息安全审核制度范文篇3
关键词：Apriori算法；遗传算法；信息安全
引言
在大数据时代，网络信息安全问题来自多重因素，具体包括网络环境的开放性、人为操作的失误问题、黑客入侵、垃圾信息干扰等。为保障网络信息安全，可以采取的防护措施包括：增强计算机应用人员的安全防护意识、搭建防火墙、提升黑客的防护能力等。在防护措施中，以大数据技术为主导，具有良好的应用效果。
1计算机安全审核系统搭建
安全审核系统中包括多个模块，如图1所示，笔者分别从主机网络、集中式与分布式、智能3个方面建设安全审核系统。由图1可知，主机网络安全审核包括基于主机的安全审核和基于网络的安全审核。集中式安全审核系统和分布式审核系统，包括集中式安全审核和分布式安全审核。基于智能技术的分布式安全审核系统包括AAFID系统结构和AAFID的过滤器。主机视角开展的信息安全审核：依据系统日志识别入侵信息，针对入侵类型开展系统修复。网络安全审核：分析网络传输数据信息，保障数据安全。集中式与分布式开展的安全审核：将多个系统中的数据，实行数据采集与整合方式，加以数据分析，此方式极易引起网络传输容量不足、计算能力不佳等问题；在分布式信息审核系统中，借助网络检测器，融合于系统环节中，实现了采集数据完整传输至主机的技术目标，良好解决了集中计算产生的并发性能不足、传输效率不佳等问题，提升了安全审核的效率。分布式信息审核运行劣势为：引起中心系统单点失效问题、系统扩展能力不佳。由此发现，安全审核功能，在一定程度上保障了数据信息的完整性与安全性，能够为系统运行提供数据保障。
2大数据技术的应用
2.1系统优化
大数据应用系统的模块包括数据收集（采集）、数据保存（存储）、数据分析（挖掘）和数据应用（展示）。安全审核系统如图2所示。由图2可知，大数据计算支持的安全审核系统中，数据收集模块由日志、用户行为等8个部分组成，以此保障数据收集来源，有效获取多种结构的数据，包括结构化、半结构、非结构3种，并且从系统各模块中获取相关数据，包括流量类、行为类、检测类数据信息。当数据收集完成时，应将数据完整保存在分布式层级中。存储数据选择的技术有多种，具体包括MySQL、HDFS等，此类数据库能够有效保存数据。在数据分析模块中，采用的大数据技术为Mahout、遗传算法等计算方式，针对数据异常事件加以分析。
2.2Apriori算法
2.2.1算法理念Apriori算法属于应用较为广泛的数据分析计算方式，此算法理念为：假定数据库中含有n项数据，并用数据集符号S加以表示，即S={S1，S2，...，Sn}。与其相关联的数据T，作为数据库事务中的数据集合。为此，数据库中任意事务F，均作为数据集S的分项子集，存在T∈S的关系式。其中X、Y存在关联关系，并且满足X被包含于I、Y，包含于Y、X与Y的交集结果为空集[1]。在总事务占比中，以D作为符号，X与Y之间的关联支持度数值为P（X合并Y），在X占比置信度的计算中，X与Y关联关系的置信度数值为P（X|Y）。集合处理期间，针对数据集的多重性，有效集成数据，使之形成项集。如果数据集基数为m个，即称为m项集。如果数据集中存在支持度较高的一项，并且其设定的支持度最小阈值以min为表示方式，将此数据集作为频率较高的项集，即将序列全部的高频项集有序整合，形成新的项集，并以Lm为表示方式。Apriori算法开展的数据分析流程为：①以迭代方式，查询数据库中现存的高频数据集，此程序中计算数值的支持度＞设定阈值；②依据用户日志中提取的置信度的最小值分析数据价值。
2.2.2算法流程由数据分析可知：在Apriori算法的运行理念中，将每层搜索的数据，配合迭代的计算方式，有效获取了高频数据集，以数据分析技术为基础，获取高频数据集，以此确定数据集之间存在的关联关系。如图3所示，为Apriori算法的信息核算流程。Apriori算法的图解流程：①初始化操作，在数据库中搜索全部数据，并确定高频项集合S1；②将Sn-2（其中n不小于2）以自连接方式获取n阶数据，设定候选项目集合为Cn；③在备选高频项目中，将任意子集作为剔除对象，如果n阶备选项目中存在关系式为Cn-1∈Cn，并且Cn-1Sn-1，此种关系说明备选数据中不包含项频数，可将其剔除；④在②、③中执行流程，对于尚未发现高阶层次的项目数据，获取数据分析序列。Apriori算法的应用实例如下，获取了6组数据。序列1的数据集为：1、2、3、4、5、6、7。序列2的数据集为：2、5、6、9。序列3的数据集为：2、4、5。序列4的数据集为：1、3、7。序列5的数据集为：1、2、6。序列6的数据集为：2、3、6、7。结合实例的Apriori算法流程：遍历数据集，获取1阶项目数据集，即S1={1=3，2=5，……，9=1}，S2={12，13，14，15，……，46，47，49}，令S2自主连接，获取C3项目数据集[2]。
2.2.3遗传算法遗传算法的组成元素包括基因、染色体、适应度等，此类元素通过交叉与变异，逐渐形成算法元素。（1）基因。在遗传学论述中，基因指DNA片段，基因含有基数较大的遗传信息，基因作为遗传算法中的基础性计算单位。在遗传算法中开展基因计算流程，可选择二进制与整数的计算方式。（2）染色体。染色体包含多组基因，作为信息承载的介质。染色体编码形式包括浮点数与二进制两种方式。浮点数编码形式指：假设种群基数为m，符号表示为xii，表示数据更迭期间，i个数据个体，基因长度设为n，则个体表示为xii属于Rn，以xii作为n维行向量的表示方式，即可表示为xii={xii1，xii2，...，xii3}。在更迭期间，数据种群xii表示方式矩阵为主，即n×m。在种群中的矩阵以X0为表示方式，则有X0={x01，x02，...，x0n}，在矩阵中尚未发现两行相同的数据，表示种群存在互异性。在二进制程序中，如若种群基数为m，表示方式为xii，代表数据更迭期间存在第i个数据个体，并且每个数据个体位数表示方式为1。其中，基因基数的计算可表示为L=ml。数据个体xii以ml作为表示方式，获取其行向量数值，即xii={xii1，xii2，...，xii3}，最终以二进制编码为计算方式，将编程转化为实际，应采取的计算流程为：11/212)tjljfxiikmkmkvkx=(,)=+()()(∑×（1）（3）种群。进化论中的种群概念指多组物种通过排列方式形成的群体结构。此概念融合于遗传算法流程中，以此可知，遗传算法种群表示的是某代染色体数量总和。在计算过程中，设定种群初始数值不小于100[3]。
2.2.4算法改良在进行全局数据搜索时，遗传算法性能良好，得到广泛应用。Apriori算法的应用优势在于计算流程实现过程较为简单，不足在于数据量基数较大时，数据处理能力不佳。为改善Apriori算法的应用性能，采取以遗传算法与Apriori算法相结合的方式。数据中的有限数据集以D为表示方式，即D={d1，d2，...，dn}，此类数据集在系统中获取了良好运行，依据Apriori算法的运行理念，开展强项集合的计算分析。在强项结合求解期间，借助遗传算法理念，解决算法读取数据问题，有效增强了算法性能。算法设计应遵循改良思想开展，采取二进制编码思想，将安全关联的相关信息，以二进制行为表示，并关联信息连接。同时，依据计算机安全审核所具有的关联能力，定义染色体的排列状态，采取二进制编码形式测定网络的数据流量。在完成编码的基础上，开展适应度关系式设定。在遗传算法中，针对Apriori算法对数据库读取过程存在效率不足、运行缓慢等问题，应在算法改良期间，予以解决。为此，在适应度关系式中，应包括两个变量，即支持度、置信度。关系式为：f(x)=aS(x)+bB(x)。其中，ab表示常用数值，S(x)代表支持度数值，B(x)指置信度数值。
2.2.5性能分析在试验过程中，运行系统为Windows7，内存为16GB，仿真系统为Python3.7。在试运行期间，数据来源为近阶段安全审核系统中现存的数据。安全审核系统所具有的数据保存容量为500MB。其中，种群基数设定为150，变异率设定为0.13，交叉率设定为0.9。性能分析方式如下。第一，划分次数对分析数据效率产生的影响。经试运行发现，改进算法与经典算法对比时，在划分次数累加时，改进算法所用的运算时间较短，划分次数对数据分析结果产生的影响较小。第二，数据分析基数对分析数据效率产生的影响。经试运行发现，在数据分析时间增加时，数据分析基数提升，改进算法数据分析所需的时间相对较少，由此说明，在调整数据分析基数中，其运算效率不变，尚未对其产生不良影响。
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