前言：想要寫(xiě)出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)范文，相信會(huì)為您的寫(xiě)作帶來(lái)幫助，發(fā)現(xiàn)更多的寫(xiě)作思路和靈感。

數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)范文第1篇

明御數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)發(fā)展的十年，是團(tuán)隊(duì)小伙伴每一滴汗水的澆筑。對(duì)于每一個(gè)功能需求、產(chǎn)品的發(fā)展方向，安恒信息都站在用戶(hù)的角度反復(fù)思考其給用戶(hù)帶來(lái)的價(jià)值；對(duì)于每個(gè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案，安恒信息都在考慮其設(shè)計(jì)的合理性和穩(wěn)定性；對(duì)于每一個(gè)界面按鈕及功能，安恒信息都在斟酌用戶(hù)是否易用。

這十年，安恒信息絕不為了短期贏得某些項(xiàng)目而開(kāi)發(fā)一些似是而非的功能作為控標(biāo)參數(shù)，寧可在殘酷的競(jìng)爭(zhēng)中丟棄項(xiàng)目也不愿意放棄品質(zhì)的原則，不愿意讓產(chǎn)品脫離正確的發(fā)展方向，最不愿意忘記我們?yōu)榭蛻?hù)服務(wù)的初心。踏踏實(shí)實(shí)做好產(chǎn)品的每一個(gè)功能，也正是這樣的態(tài)度改變著數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)團(tuán)隊(duì)，影響著整個(gè)行業(yè)，安恒信息一直作為數(shù)據(jù)庫(kù)安全審計(jì)行業(yè)的引領(lǐng)者，不斷向前。

回顧數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)的十年成長(zhǎng)之路，用戶(hù)更加了解熟悉認(rèn)真、踏實(shí)、奮進(jìn)為用戶(hù)服務(wù)的安恒信息……

十年奮斗，不忘初心。安恒信息明御數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)團(tuán)隊(duì)一直懷有激情和夢(mèng)想，用安全可靠的產(chǎn)品贏得市場(chǎng)。相信在不久的將來(lái)，安恒信息明御數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)將會(huì)成為與時(shí)俱進(jìn)的優(yōu)秀產(chǎn)品，保護(hù)著數(shù)據(jù)的安全。

安恒信息明御數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)在審計(jì)數(shù)據(jù)智能分析的路上越走越快，與時(shí)俱進(jìn)，通過(guò)大數(shù)據(jù)等技術(shù)幫助客戶(hù)解決未來(lái)更為復(fù)雜的安全問(wèn)題。

從2007年5月開(kāi)始，安恒信息踏上了明御數(shù)據(jù)庫(kù)安全審計(jì)平臺(tái)的研發(fā)之旅。

2008年8月，了V1.0版本支持主流6種數(shù)據(jù)庫(kù)協(xié)議。

2009年3月，了V2.0版本解析準(zhǔn)確率高達(dá)99.96%。

2009年6月，通過(guò)逆向工程解析準(zhǔn)確率提高至99.999999%，基本是零錯(cuò)誤。

2009年9月，支持了SQLServer加密用戶(hù)名的審計(jì)。

2010年3月，引入雙向?qū)徲?jì)概念，支持主流數(shù)據(jù)庫(kù)返回結(jié)果的審計(jì)

2010年9月，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估功能，做到事前評(píng)估、事中告警、事后審計(jì)，全流程數(shù)據(jù)安全防護(hù)。

2011年2月，率先采用兩種算法解決了業(yè)內(nèi)一直困惑的三層審計(jì)難題，支持部分環(huán)境100%準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)。

2012年6月，每秒處理性能超過(guò)90000條，審計(jì)取證檢索性能高達(dá)每秒1800萬(wàn)條/秒，截至目前仍遙遙領(lǐng)先。

2013年9月，在某客戶(hù)實(shí)現(xiàn)最高46個(gè)節(jié)點(diǎn)的超大分布式部署環(huán)境，從此任何高端行業(yè)再無(wú)性能壓力問(wèn)題。

2013年3月，系y內(nèi)置了近40張最為豐富且最有價(jià)值的報(bào)表。

2013年6月，支持了數(shù)據(jù)庫(kù)自學(xué)習(xí)建模，通過(guò)自學(xué)習(xí)建模智能識(shí)別越權(quán)訪問(wèn)行為，更加適應(yīng)復(fù)雜場(chǎng)景。

2014年3月，率先支持各種云環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)的審計(jì)，解決云端審計(jì)的難題，目前仍行業(yè)唯一。

2014年8月，支持反向部署方式應(yīng)對(duì)云端更為特殊的環(huán)境。

2015年3月，率先支持了采用加密運(yùn)維協(xié)議數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)操作的關(guān)聯(lián)審計(jì)，實(shí)現(xiàn)真正網(wǎng)絡(luò)全審計(jì)。

2015年7月，了數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)版本，業(yè)內(nèi)唯一實(shí)現(xiàn)通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)分析海量審計(jì)數(shù)據(jù)，解決大客戶(hù)數(shù)千億條數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、檢索的難題，存儲(chǔ)時(shí)間任意擴(kuò)展，查詢(xún)性能高達(dá)100億數(shù)據(jù)檢索僅需6～8s 鐘，并成功運(yùn)用到數(shù)十個(gè)超大客戶(hù)現(xiàn)場(chǎng)。

數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)范文第2篇

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)；三層架構(gòu)；應(yīng)用審計(jì)

隨著全球信息化建設(shè)的加快，信息系統(tǒng)的安全運(yùn)行已經(jīng)被提到非常重要的日程上來(lái)，醫(yī)院HIS等各種系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫(kù)的重要性日漸顯著。常德市第一人民醫(yī)院信息化經(jīng)過(guò)多年的建設(shè)，在醫(yī)院的科研，教學(xué)，管理工作中發(fā)揮了巨大的作用，醫(yī)院使用方正HIS系統(tǒng)，終端使用客戶(hù)端程序直接訪問(wèn)中間件服務(wù)器，然后中間層服務(wù)器再訪問(wèn)后臺(tái)HIS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。根據(jù)常德市第一人民醫(yī)院信息系統(tǒng)建設(shè)和運(yùn)行的現(xiàn)狀，本設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)系統(tǒng)的范圍主要包括SQL數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)、oracle數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)、sybase、三層架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)等方面。

三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是采用層次化架構(gòu)的三層網(wǎng)絡(luò)，采用層次化模型設(shè)計(jì)，就是把比較復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)劃分為幾個(gè)層次，每個(gè)層次著重于特定的某些功能，即可使大問(wèn)題化為一些小問(wèn)題。這個(gè)設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)有三個(gè)層次：核心層、匯聚層、接入層 。

1系統(tǒng)目標(biāo)

數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)的目標(biāo)在于記錄每一次數(shù)據(jù)操作的信息，以便進(jìn)行事后審查，即當(dāng)數(shù)據(jù)訪問(wèn)操作發(fā)生時(shí)，記錄什么人、什么時(shí)候、什么地方、對(duì)什么數(shù)據(jù)進(jìn)行了什么操作的信息。分析歸納后，將對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)方位操作表示為：操作者、操作對(duì)象、操作時(shí)間、操作內(nèi)容。數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)系統(tǒng)的目的即能夠?qū)磳⒈粚徲?jì)的數(shù)據(jù)部署審計(jì)，當(dāng)被審計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)生操作時(shí)，隨之實(shí)現(xiàn)對(duì)操作者、操作內(nèi)容等信息的自動(dòng)記錄，并且提供對(duì)于這些信息的查詢(xún)、統(tǒng)計(jì)等等功能。此外對(duì)于有著不同安全要求的數(shù)據(jù)對(duì)象，又劃分成記錄操作和不記錄操作數(shù)據(jù)兩種[4]。

2系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)

依據(jù)系統(tǒng)的目標(biāo)，審計(jì)系統(tǒng)的功能主要包括：實(shí)現(xiàn)審計(jì)功能，當(dāng)被審計(jì)數(shù)據(jù)加載后，實(shí)時(shí)記錄對(duì)審計(jì)目標(biāo)的各種操作信息；實(shí)現(xiàn)對(duì)審計(jì)功能的管理，包括對(duì)被審計(jì)對(duì)象的功能配置、用戶(hù)管理、審計(jì)范圍等；實(shí)現(xiàn)對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)的管理，如審計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)的查詢(xún)、管理等。

對(duì)大多數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用系統(tǒng)，都設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了各自系統(tǒng)的用戶(hù)管理，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用系統(tǒng)的用戶(hù)管理與認(rèn)證。當(dāng)用戶(hù)通過(guò)應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作時(shí)，審計(jì)信息中的操作時(shí)間、操作對(duì)象、操作內(nèi)容信息等等，通過(guò)在數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中編寫(xiě)捕獲程序可獲得，而操作者的用戶(hù)信息由于應(yīng)用系統(tǒng)的不同而不同，則需要應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)操作者信息的記錄。因此在系統(tǒng)設(shè)計(jì)當(dāng)中，對(duì)審計(jì)信息的記錄分為數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)和應(yīng)用系統(tǒng)審計(jì)[5]。

2.1數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)的功能是在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)操作發(fā)生時(shí)，捕獲并記錄與操作相關(guān)的人、地點(diǎn)、時(shí)間、對(duì)象、行為等信息，在數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)操作的時(shí)間、對(duì)象、行為的記錄可借助系統(tǒng)抓包，捕獲、分析來(lái)實(shí)現(xiàn)。

2.2應(yīng)用審計(jì)審計(jì)的目的是為了得到操作者、操作內(nèi)容、操作時(shí)間、等信息，但在3層架構(gòu)用戶(hù)無(wú)法由抓包中直接取得。應(yīng)用審計(jì)是審計(jì)系統(tǒng)在應(yīng)用系統(tǒng)中實(shí)施的其中一部分，它的功能主要是記錄應(yīng)用系統(tǒng)用戶(hù)的操作者的信息。因?yàn)楝F(xiàn)在的應(yīng)用系統(tǒng)大多使用B/S架構(gòu)或者C/S架構(gòu)，所以它需要通過(guò)各自在使用這兩類(lèi)架構(gòu)的應(yīng)用系統(tǒng)上去完成。在C/S架構(gòu)的應(yīng)用系統(tǒng)中，用戶(hù)通過(guò)該系統(tǒng)客戶(hù)端連接到數(shù)據(jù)庫(kù)，由客戶(hù)端取得該用戶(hù)的信息。在B/S架構(gòu)的應(yīng)用系統(tǒng)中，用戶(hù)在瀏覽器會(huì)話(huà)期間，應(yīng)用系統(tǒng)可以根據(jù)用戶(hù)的繪畫(huà)信息得到操作者信息。

2.3數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)和應(yīng)用審計(jì)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，在數(shù)據(jù)審計(jì)和應(yīng)用審計(jì)各自實(shí)現(xiàn)了對(duì)審計(jì)要素中不同內(nèi)容的記錄后，還必須把數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)記錄的數(shù)據(jù)操作信息和應(yīng)用審計(jì)記錄操作者信息關(guān)聯(lián)起來(lái)，以便系統(tǒng)能根據(jù)操作信息得到執(zhí)行這個(gè)操作的唯一的操作者信息。

會(huì)話(huà)是數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)連接進(jìn)行記錄的一種方法，在會(huì)話(huà)包含的一些信息當(dāng)中，會(huì)話(huà)標(biāo)識(shí)符是數(shù)據(jù)庫(kù)為每次數(shù)據(jù)庫(kù)連接分配的唯一的編號(hào)，它具有唯一的標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)話(huà)的作用，不僅可以被數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)記錄，并且還能被應(yīng)用審計(jì)記錄。會(huì)話(huà)標(biāo)識(shí)符的唯一性可以保證這種對(duì)應(yīng)關(guān)系的唯一性。因此在該審計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中采取該方法實(shí)現(xiàn)兩個(gè)審計(jì)之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

3技術(shù)分析

目前，常見(jiàn)的審計(jì)方法主要有：數(shù)據(jù)庫(kù)自身審計(jì)、常規(guī)的審計(jì)系統(tǒng)。但是業(yè)界常用的數(shù)據(jù)庫(kù)自身審計(jì)存在缺陷，無(wú)法滿(mǎn)足醫(yī)療系統(tǒng)的審計(jì)要求。而簡(jiǎn)單的審計(jì)系統(tǒng)，雖然捕獲了非法統(tǒng)方的數(shù)據(jù)，但由于無(wú)法及時(shí)的阻斷；更不能對(duì)非法統(tǒng)方進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)的取證，定位犯罪份子，從根本上阻止非法統(tǒng)方行為，阻斷非法統(tǒng)方這條灰色產(chǎn)業(yè)鏈。

綜上所述，審計(jì)系統(tǒng)的防統(tǒng)方專(zhuān)版與其他的數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)產(chǎn)品功能對(duì)比如下：數(shù)據(jù)庫(kù)自身審計(jì)、普通的審計(jì)系統(tǒng)、防統(tǒng)方專(zhuān)版；數(shù)據(jù)庫(kù)自身審計(jì)對(duì)管理員的要求很高，不方便使用；審計(jì)的日志可人為刪除，使喪失了審計(jì)的中立性和不可篡改性原則；占用服務(wù)器的資源，影響業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行；各種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的審計(jì)信息的格式比較復(fù)雜，不統(tǒng)一，難以集中審計(jì)，影響審計(jì)效果； 不是專(zhuān)門(mén)針對(duì)醫(yī)院的防止非法統(tǒng)方；沒(méi)有業(yè)界常見(jiàn)業(yè)務(wù)的統(tǒng)方規(guī)則庫(kù)；只能做到記錄操作的日志，卻不能進(jìn)行深度的分析與挖掘；不能真正的實(shí)現(xiàn)統(tǒng)方行為的阻斷；無(wú)法提供"犯罪"現(xiàn)場(chǎng)的錄像取證，追查犯罪份子；報(bào)表復(fù)雜不易操作；無(wú)法提供監(jiān)察模塊為監(jiān)察人員查閱，專(zhuān)門(mén)針對(duì)統(tǒng)方事件的審計(jì)；內(nèi)置業(yè)界常見(jiàn)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)統(tǒng)方規(guī)則庫(kù)，操作簡(jiǎn)單；實(shí)現(xiàn)對(duì)三層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的操作進(jìn)行審計(jì)；能阻斷并提供現(xiàn)場(chǎng)錄像取證；提供深度的挖掘功能，靈活的調(diào)整系統(tǒng)的規(guī)則庫(kù)；報(bào)表豐富且明了、易懂；部署簡(jiǎn)單不影響現(xiàn)有系統(tǒng)。

4結(jié)論

本文設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)系統(tǒng)，解決了應(yīng)用系統(tǒng)向結(jié)合的數(shù)據(jù)庫(kù)操作的設(shè)計(jì)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了記錄操作者、操作時(shí)間、操作地點(diǎn)、操作內(nèi)容的關(guān)鍵功能。

常德市第一人民醫(yī)院大多采用多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)共用數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的架構(gòu)，本文設(shè)計(jì)的審計(jì)系統(tǒng)對(duì)這種信息系統(tǒng)具有比較明顯的優(yōu)勢(shì)，表現(xiàn)如下：審計(jì)系統(tǒng)蠶蛹數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)和引用審計(jì)分離的結(jié)構(gòu)，使得系統(tǒng)具有更好的擴(kuò)展性，對(duì)于應(yīng)用系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，加載對(duì)該系統(tǒng)的審計(jì)僅需添加引用審計(jì)的代碼；審計(jì)系統(tǒng)與審計(jì)庫(kù)審計(jì)是共同的，由于審計(jì)系統(tǒng)的統(tǒng)一性，可運(yùn)用統(tǒng)一的分析方法依據(jù)審計(jì)信息對(duì)一些安全事件進(jìn)行分析，也便于將多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的安全事件關(guān)聯(lián)起來(lái)確定非法操作來(lái)源。數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)是信息系統(tǒng)審計(jì)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，除此之外還有入侵檢測(cè)審計(jì)、主機(jī)審計(jì)、網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)等等，他們共同構(gòu)成信息系統(tǒng)的審計(jì)體系。

參考文獻(xiàn)：

[1]袁宗福，等.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與應(yīng)用[M].人民郵電出版社，2010.

[2]陸云帆.基于oracle的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)[M].機(jī)械工業(yè)出版社，2011.

[3]王珊，等.數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論[M].4版.高等教育出版社，2006.

數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)范文第3篇

摘要：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是進(jìn)行多角度數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，在審計(jì)中可借助數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)分析數(shù)據(jù)，用以輔助發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和鎖定審計(jì)重點(diǎn)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是面向數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)的，在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)需要對(duì)原始操作型的數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)那謇砗娃D(zhuǎn)換，使其更適合分析的需求。本文介紹了構(gòu)建審計(jì)分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換問(wèn)題以及相應(yīng)的解決技術(shù)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；數(shù)據(jù)清理；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

中圖文分類(lèi)號(hào)：G642

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)及在審計(jì)中的作用

隨著計(jì)算機(jī)及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的飛速發(fā)展，人們對(duì)數(shù)據(jù)的處理提出了更高的要求，希望計(jì)算機(jī)能更多的參與數(shù)據(jù)分析與決策的制定等領(lǐng)域。因此數(shù)據(jù)處理的發(fā)展相應(yīng)地形成了兩大類(lèi)型，一類(lèi)是操作型處理，即我們?nèi)粘５氖聞?wù)型處理，比如銀行業(yè)務(wù)、商品零售業(yè)務(wù)等；另一類(lèi)是分析型處理，比如分析數(shù)據(jù)之間潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，分析一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)的變化情況等。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)是為第二類(lèi)應(yīng)用而產(chǎn)生的，其主要目的是構(gòu)建適合數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并將事務(wù)型操作中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)那謇?、轉(zhuǎn)換，加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)中，從而更利于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。目前常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)有聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘，聯(lián)機(jī)分析處理是從多個(gè)角度分析數(shù)據(jù)，也稱(chēng)為多維分析，而數(shù)據(jù)挖掘是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系。聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘針對(duì)的對(duì)象都是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，因此構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

事務(wù)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理以及數(shù)據(jù)挖掘之間的關(guān)系示意圖如圖1所示。

圖1事務(wù)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)分析間的關(guān)系

近幾年我國(guó)的審計(jì)技術(shù)水平發(fā)展非常迅速，審計(jì)方法也從過(guò)去的手工翻賬，發(fā)展到今天的利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行審計(jì)。目前用計(jì)算機(jī)進(jìn)行審計(jì)主要有兩種方法，一種是直接針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)編寫(xiě)審計(jì)分析的SQL語(yǔ)句，這種方法的好處是靈活方便，缺點(diǎn)是不利于快速鎖定審計(jì)重點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題；另一種就是構(gòu)建審計(jì)分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，然后利用多維分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度分析，這種方法便于快速鎖定審計(jì)重點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的關(guān)系和問(wèn)題。

審計(jì)工作的好壞關(guān)系到國(guó)家的財(cái)政安全、金融安全等諸多方面，做好國(guó)家各方面的審計(jì)工作有助于揭示存在的風(fēng)險(xiǎn)，提出防范和化解風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)策性建議，維護(hù)國(guó)家的穩(wěn)定和安全。因此，正確地構(gòu)建適合審計(jì)分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在審計(jì)工作是非常重要的。

隨著被審計(jì)單位的數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，尤其是在金融、海關(guān)、證券等領(lǐng)域，其數(shù)據(jù)量非常大，業(yè)務(wù)也很復(fù)雜，單純依靠傳統(tǒng)的SQL語(yǔ)句進(jìn)行審計(jì)分析的方法已經(jīng)不能完全滿(mǎn)足要求，因此應(yīng)借助數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和多維數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)。

為在審計(jì)中利用多維分析技術(shù)，首先要做的是構(gòu)建適合多維分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。由于被審計(jì)單位的數(shù)據(jù)并不都是規(guī)范的，因此在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，必須先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)那謇砗娃D(zhuǎn)換，才能更方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

下面先討論在構(gòu)建審計(jì)分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，比較常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清理問(wèn)題以及清理辦法，然后介紹一些常見(jiàn)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)。

本文主要是以SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)為例，介紹在這個(gè)系統(tǒng)中可利用的數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換技術(shù)。

2數(shù)據(jù)清理技術(shù)

在構(gòu)建用于數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，由于從源系統(tǒng)中采集到的數(shù)據(jù)來(lái)源眾多、種類(lèi)繁雜以及數(shù)據(jù)不規(guī)范等原因，這些源數(shù)據(jù)可能存在兩種情況：第一種是有些列的數(shù)據(jù)對(duì)審計(jì)分析是無(wú)意義的；第二種是對(duì)那些有意義的數(shù)據(jù)，可能又存在某些數(shù)據(jù)值定義不完整、數(shù)據(jù)冗余等情況。這種不規(guī)范的、不完整的數(shù)據(jù)會(huì)影響后續(xù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。因此，數(shù)據(jù)清理是將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前必須要進(jìn)行的工作。

在構(gòu)建審計(jì)分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)比較常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清理問(wèn)題有如下幾類(lèi)：

數(shù)據(jù)冗余。主要指采集到的數(shù)據(jù)表中存在著對(duì)數(shù)據(jù)分析沒(méi)有意義的字段或記錄。

空值。在數(shù)據(jù)庫(kù)中，空值并不等同于“0”值(對(duì)于數(shù)值型)或者空字符串(對(duì)于字符型)，空值不能進(jìn)行數(shù)值型數(shù)據(jù)的加減以及比較大小等運(yùn)算，大部分聚合函數(shù)在進(jìn)行計(jì)算時(shí)也忽略空值，但對(duì)審計(jì)人員來(lái)說(shuō)，這有可能導(dǎo)致某些數(shù)據(jù)分析結(jié)果不正確。因此需要對(duì)這些空值進(jìn)行清理。

數(shù)據(jù)不規(guī)范。指數(shù)據(jù)表中存在妨礙數(shù)據(jù)分析的其他情況，如數(shù)據(jù)前的空格、錄入時(shí)人為省略的字段值等。

2.1冗余數(shù)據(jù)的清理

2.1.1重復(fù)行數(shù)據(jù)的清理技術(shù)

數(shù)據(jù)表中的重復(fù)行數(shù)據(jù)是指由于原始數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)上的缺陷(如，沒(méi)有定義主碼)，使數(shù)據(jù)表中存在數(shù)據(jù)值完全相同的記錄，這些重復(fù)數(shù)據(jù)會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。

對(duì)重復(fù)行數(shù)據(jù)的清理方法：通過(guò)SQL語(yǔ)言的SELECT … INTO … 語(yǔ)句將原始表中的非重復(fù)行數(shù)據(jù)直接存儲(chǔ)到一個(gè)新的分析表中。其語(yǔ)句格式為：

SELECT DISTINCT * INTO 新分析表名 FROM 有重復(fù)行數(shù)據(jù)的原始表名

2.2.2無(wú)用字段的清理技術(shù)

無(wú)用字段是指對(duì)審計(jì)分析沒(méi)有意義的字段，這些字段的存在會(huì)增加系統(tǒng)的存儲(chǔ)和處理開(kāi)銷(xiāo)，同時(shí)也可能會(huì)影響分析人員的分析思路。因此，在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，應(yīng)清除掉這些無(wú)用字段。

消除無(wú)用字段可以使用ALTER TABLE語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)，具體格式為：

ALTER TABLE 表名 DROP COLUMN 無(wú)用列名1, 無(wú)用列名2，…

2.2空值的清理

空值在數(shù)據(jù)庫(kù)中是一個(gè)特殊的值，它既不是0值也不是空串，它代表一個(gè)不確定的值。因此空值在與確定值進(jìn)行運(yùn)算時(shí)，其結(jié)果還是空值。這意味著對(duì)含有空值的列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，其結(jié)果可能與人們期望的不一樣，因此，在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，可先對(duì)這些空值進(jìn)行清理。

根據(jù)審計(jì)分析的需要，一般對(duì)空值的清理方式是將其替換為一個(gè)確定值，比如0(對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù))或空串(對(duì)字符型數(shù)據(jù))，這可利用SQL語(yǔ)言中的UPDATE語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)，具體格式為：

UPDATE 表名 SET 列名 = 0 WHERE 列名 IS NULL --置為0

UPDATE 表名 SET 列名 = ' ' WHERE 列名 IS NULL --置為空串

2.3不規(guī)范數(shù)據(jù)的清理

在操作型數(shù)據(jù)庫(kù)中，有可能存在由于操作人員錄入數(shù)據(jù)時(shí)的不小心，在實(shí)際數(shù)據(jù)前輸入了一個(gè)或多個(gè)空格，這些不起眼的空格很可能會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。例如對(duì)圖2所示的“支行基本表”中的數(shù)據(jù)，如果審計(jì)人員要查看“F市26支行”的貸款情況，如果按下述條件子句查詢(xún)：

圖2存在多余空格的數(shù)據(jù)

Where 支行名稱(chēng) = 'F市26支行'

則圖2中圓圈所標(biāo)記的數(shù)據(jù)行將不會(huì)出現(xiàn)在查詢(xún)結(jié)果中。為避免這種情況，在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)應(yīng)消除數(shù)據(jù)前的無(wú)用空格。這也可以使用UPDATE語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)，具體格式為：

UPDATE 表名 SET 列名 = LTRIM(列名)

例如：消除“支行基本表”中“支行名稱(chēng)”列前的無(wú)用空格的語(yǔ)句為：

UPDATE 支行基本表 SET 支行名稱(chēng) = LTRIM(支行名稱(chēng))

3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)

數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)范文第4篇

關(guān)鍵字：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 數(shù)據(jù)庫(kù)； 查詢(xún)；準(zhǔn)確度

中圖分類(lèi)號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2017）04-0001-03

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是根據(jù)人體神經(jīng)系統(tǒng)的基本原理構(gòu)建的，其在一定程度上實(shí)現(xiàn)了記憶和訓(xùn)練過(guò)程[1-2]。此項(xiàng)功能體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)算法存在的根本差異，其具備在線(xiàn)學(xué)習(xí)、自調(diào)節(jié)以及自適應(yīng)性，同時(shí)具備信息的分布式信息存儲(chǔ)特性。正是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)特性，使其在聯(lián)想記憶、數(shù)據(jù)非線(xiàn)性映射、在線(xiàn)學(xué)習(xí)模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)信息分類(lèi)與識(shí)別等領(lǐng)域具有了廣泛的應(yīng)用空間。

在云數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)代，存儲(chǔ)系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域及使用者的范圍不斷擴(kuò)大[6]，用戶(hù)呈指數(shù)倍的增長(zhǎng)使得數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量不斷增長(zhǎng)，用戶(hù)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的頻繁程度也將持續(xù)增加，這對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)的吞吐量性能提出了更高的要求，也對(duì)數(shù)據(jù)查詢(xún)的效率得出了更加嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。

本文提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化查詢(xún)方法主要通過(guò)對(duì)云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞進(jìn)行相似度對(duì)比，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)查詢(xún)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行記憶訓(xùn)練，通過(guò)對(duì)查詢(xún)關(guān)鍵字進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確查詢(xún)。為了測(cè)試本文設(shè)計(jì)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化查詢(xún)方法的可行性及準(zhǔn)確性能，作者在完成了模型構(gòu)建后，Matlab軟件中構(gòu)建實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，模擬數(shù)據(jù)庫(kù)檢索過(guò)程，完成了對(duì)查詢(xún)方法進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元模型

為了不失一般性，選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任意兩層介紹其處理單元的數(shù)學(xué)模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元的結(jié)果如圖1所示，其中，L1層的[n]個(gè)神經(jīng)元和L2層的[p]個(gè)神經(jīng)元進(jìn)行全連接，定義連接權(quán)向量為[W={wij}，i=1，2，…，n，j=1，2，…，p]；L1層的[n]個(gè)神經(jīng)元的輸出作為L(zhǎng)2層各神經(jīng)元的輸入列向量[X=（x1，…，xi，…，xn）T]，L2層各個(gè)神經(jīng)元的閾值設(shè)置為[θj，j=1，2，…，p]，因此，L2層各神經(jīng)元接收的輸入加權(quán)和如下式所示[3-4]：

L2層各神經(jīng)元的輸出結(jié)果利用轉(zhuǎn)移函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。一般情況下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將Sigmoid函數(shù)作為轉(zhuǎn)移函數(shù)。Sigmoid函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

因此，L2層各個(gè)處理單元的輸出為：

由于Sigmoid函數(shù)的輸出類(lèi)似于本文設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)輸出形式，本文設(shè)計(jì)的模型采用Sigmoid函數(shù)作為系統(tǒng)的轉(zhuǎn)移函數(shù)，其能蜃既訪枋鍪據(jù)檢索過(guò)程中的非線(xiàn)性特性水平[5-6]。

1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法

本文的無(wú)線(xiàn)通信選擇機(jī)制采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果，具體學(xué)習(xí)算法如下所述：

輸入模式向量設(shè)為[Xk=（x1k，…，xik，…，xnk）T]，[k=1，2，…，m]，其中[m]表示樣本模式對(duì)個(gè)數(shù)，[n]表示輸入層神經(jīng)元數(shù)量；輸入模式對(duì)應(yīng)的期望輸出向量為[Yk=（y1k，…，yik，…，yqk）T]，隱含層神經(jīng)元的凈輸入向量設(shè)置為[Sk=（s1k，…，sik，…，spk）T]，輸出向量設(shè)置為[Bk=（b1k，…，bik，…，bpk）T]，[q]表示輸出層單元數(shù)量，[p]表示隱含層單元個(gè)數(shù)；輸出層神經(jīng)元凈輸入向量設(shè)置為[Lk=（l1k，…，lik，…，lqk）T]，實(shí)際輸出向量設(shè)置為[Ck=（c1k，…，cik，…，cqk）T]；輸入層神經(jīng)元至隱含層神經(jīng)元的連接權(quán)值設(shè)置為[W={wij}]，其中，[i=1，2，…，n，j=1，2，…，p]隱含層至輸出層的連接權(quán)值設(shè)置為[V={vjt}]，隱含層神經(jīng)元的閾值設(shè)置為[θ={θj}，j=1，2，…，p]，輸出層各神經(jīng)元的閾值設(shè)置為[γ={γt}，t=1，2，…，q]。

（1）初始化操作。將連接權(quán)值矩陣[W]、[V]及閾值[θ]、[γ]在[[-1，+1]]區(qū)間內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)取值。

（2）隨機(jī)從訓(xùn)練集合中選取一個(gè)學(xué)習(xí)模式對(duì)[（Xk，Yk）]作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。

（3）輸入層的輸出的計(jì)算。輸入層的各神經(jīng)元不對(duì)輸入模式進(jìn)行任何處理，而是直接將接收到的數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞直接輸出到隱含層各神經(jīng)元，不做任何的數(shù)據(jù)處理。

（4）根據(jù)下式求得隱含層各處理單元的凈輸入和凈輸出：

（5）根據(jù)下式求得各輸出層神經(jīng)元的凈輸入和實(shí)際輸出：

（6）根據(jù)設(shè)定的期望輸出，通過(guò)下式求得各輸出層神經(jīng)元的校正誤差[dkt]，

（7）根據(jù)下式得出隱含層各神經(jīng)處理單元的校正誤差[ekj]，

（8）根據(jù)下式調(diào)整隱含層至輸出層的連接權(quán)值[V]和輸出層神經(jīng)元閾值[γ]， [α]表示學(xué)習(xí)速率，[0

（9）根據(jù)下式調(diào)整輸入層至隱含層神經(jīng)元的連接權(quán)值[W]和輸出層神經(jīng)元閾值[θ]， [β]表示學(xué)習(xí)速率，[0

（10）為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)輸入下一個(gè)學(xué)習(xí)模式對(duì)，返回（3）處，直至訓(xùn)練完成[m]個(gè)學(xué)習(xí)模式對(duì)。

（11）對(duì)系統(tǒng)的全局誤差[E]進(jìn)行判斷，查看其是否滿(mǎn)足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)定的精度需求。如果 [E≤ε]，這說(shuō)明滿(mǎn)足結(jié)束條件，結(jié)束學(xué)習(xí)過(guò)程，如果未滿(mǎn)足，則繼續(xù)學(xué)習(xí)。

（12）更新神網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)次數(shù)，如果未達(dá)到設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)，則返回Step2。

（13）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程結(jié)束。

在整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)階段中，分別涵蓋了輸入模式的“順傳播過(guò)程”，全局誤差的“逆?zhèn)鞑ミ^(guò)程”以及“學(xué)習(xí)記憶訓(xùn)練”過(guò)程，（11）至（12）表示是收斂過(guò)程。全局誤差[E]的理想學(xué)習(xí)曲線(xiàn)如圖2所示。

為了減小震蕩，加快網(wǎng)絡(luò)的記憶訓(xùn)練速度，作者在對(duì)連接權(quán)值進(jìn)行調(diào)整時(shí)，在改變量基礎(chǔ)上添加一定比例的權(quán)值改變值，稱(chēng)之為動(dòng)量項(xiàng)。則附加動(dòng)量項(xiàng)的連接權(quán)值調(diào)整方法如下式所示：

式中，[ηΔwij（n-1）]代表動(dòng)量項(xiàng)，其中[n]為學(xué)習(xí)次數(shù)，[η]作為動(dòng)量系數(shù)，[0

加入動(dòng)量項(xiàng)的本質(zhì)目的是使控制學(xué)習(xí)過(guò)程的學(xué)習(xí)速率[β]不僅僅是一個(gè)固定值，而是能夠持續(xù)變化的。在引入動(dòng)量項(xiàng)后，網(wǎng)絡(luò)總是試圖使連接權(quán)值的調(diào)整按照相同方向進(jìn)行，即使前后兩次連接權(quán)值的調(diào)整值方向相反，也能夠降低震蕩趨勢(shì)，加快學(xué)習(xí)記憶速度，以及網(wǎng)絡(luò)收斂速度[7]。

通常來(lái)說(shuō)，動(dòng)量系數(shù)的取值不宜過(guò)大。若動(dòng)量系數(shù)過(guò)大，動(dòng)量項(xiàng)所占比例過(guò)重，則本次誤差修正項(xiàng)的作用會(huì)不太明顯，以致完全沒(méi)有作用，反而會(huì)減慢收斂速度，甚至導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)震蕩。一般情況下，動(dòng)量系數(shù)的最大值在0.9作用，本文取值為0.6。

2 數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)方法測(cè)試

為了測(cè)試本文設(shè)計(jì)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化查詢(xún)方法的可行性及準(zhǔn)確性能，作者在完成了模型構(gòu)建后，Matlab軟件中構(gòu)建實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，模擬數(shù)據(jù)庫(kù)檢索過(guò)程，完成了對(duì)查詢(xún)方法進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證。數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)學(xué)習(xí)樣本使用的是加州大學(xué)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，通過(guò)選擇中度數(shù)據(jù)規(guī)模的樣本空間進(jìn)行設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，主要訓(xùn)練搜索關(guān)鍵字與查詢(xún)結(jié)果直接的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并進(jìn)行存儲(chǔ)記憶。通過(guò)不同查詢(xún)次數(shù)的響應(yīng)延時(shí)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，與未使用任何算法的隨機(jī)檢索方法的搜索結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。數(shù)據(jù)檢索實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如圖3所示。

從數(shù)據(jù)檢索對(duì)比結(jié)果得知，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到200次時(shí)，本文提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)方法滿(mǎn)足收斂條件[f（x）≤e-10]，此時(shí)可視為系統(tǒng)以及查詢(xún)到最優(yōu)數(shù)據(jù)結(jié)果。同時(shí)，較隨機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索方法，本設(shè)計(jì)的優(yōu)化方法在響應(yīng)延時(shí)方面平均降低了34.7%，同時(shí)搜索查詢(xún)準(zhǔn)確率高達(dá)99.3%。

3 總結(jié)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在聯(lián)想記憶、數(shù)據(jù)非線(xiàn)性映射、在線(xiàn)學(xué)習(xí)模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)信息分類(lèi)與識(shí)別等領(lǐng)域具有了廣泛的應(yīng)用空間。通過(guò)對(duì)云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)過(guò)程的原理進(jìn)行研究，本文提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化查詢(xún)方法主要通過(guò)對(duì)云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞進(jìn)行相似度對(duì)比，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)查詢(xún)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行記憶訓(xùn)練，通過(guò)對(duì)查詢(xún)關(guān)鍵字進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確查詢(xún)。為了測(cè)試本文設(shè)計(jì)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化查詢(xún)方法的可行性及準(zhǔn)確性能，作者在完成了模型構(gòu)建后，Matlab軟件中構(gòu)建實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，模擬數(shù)據(jù)庫(kù)檢索過(guò)程，完成了對(duì)查詢(xún)方法進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明，本文提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化查詢(xún)方法的準(zhǔn)確率高達(dá)98.3%，具有較高的檢索精度及穩(wěn)定性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李中志.基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水位流量關(guān)系擬合[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電， 2008（10）：30-32.

[2] 任雯，胥布工.基于標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的非線(xiàn)性系統(tǒng)分布式無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化控制[J]. 控制與決策， 2015，30（4）：691-697.

[3] 余開(kāi)華.小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在河道流量水位預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].水資源與水工程學(xué)報(bào)， 2013， 24（2）：204-208.

[4] 潘道宏.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合電力抽水站水位流量關(guān)系研究[J].水利科技與經(jīng)濟(jì)， 2010，16（3）：300-301.

[5] 孔玉靜，侯鑫，華爾天等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的研究[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)， 2013， 26（2）：246-251.

[6] 田曉青，劉松良.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)閘流量軟測(cè)量研究[J].電子產(chǎn)品世界， 2013（10）：43-45.

數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)范文第5篇

（一）利用被審計(jì)單位應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)出功能。利用此功能的前提是轉(zhuǎn)出數(shù)據(jù)格式符合審計(jì)人員的需求，或者轉(zhuǎn)出數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理后能夠符合審計(jì)人員的需求。例如：被審計(jì)單位的財(cái)務(wù)系統(tǒng)使用的是浪潮國(guó)強(qiáng)財(cái)務(wù)軟件，利用其自身的憑證和余額的查詢(xún)功能將數(shù)據(jù)查詢(xún)出，然后利用其“文件”菜單下的“數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)出”功能可將查詢(xún)出的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存為.xls、.dbf、.txt文件，然后在筆記本電腦上就可以直接進(jìn)行分析處理或者導(dǎo)入“AO”軟件中進(jìn)行分析處理。此方法簡(jiǎn)單易用，適用于一般的審計(jì)人員，特別是不熟悉后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的同志。

（二）利用被審計(jì)單位業(yè)務(wù)系統(tǒng)所使用的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)出功能。例如：利用sql數(shù)據(jù)庫(kù)自身的“導(dǎo)入和導(dǎo)出數(shù)據(jù)”功能可以將sql數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)表全部或有選擇轉(zhuǎn)存為AO等審計(jì)軟件所需要的格式。

（三）根據(jù)了解的系統(tǒng)的情況，直接將可利用的數(shù)據(jù)文件復(fù)制到審計(jì)人員的計(jì)算機(jī)中。例如：用友7.0至用友u8.12財(cái)務(wù)軟件的數(shù)據(jù)庫(kù)為access，則可以找到其文件存放位置，直接將ufdata.mdb文件拷貝出，再運(yùn)用“AO”等專(zhuān)用審計(jì)軟件導(dǎo)入進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理。

（四）運(yùn)用“ODBC”技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集。ODBC（OpenDataBaseconnectivity），直譯為開(kāi)放式數(shù)據(jù)庫(kù)互連接，是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)庫(kù)，它包含訪問(wèn)不同數(shù)據(jù)庫(kù)所要求的ODBC驅(qū)動(dòng)程序，如要訪問(wèn)Sybase，就用Sybase的ODBC驅(qū)動(dòng)程序，要訪問(wèn)DB2數(shù)據(jù)庫(kù)，就用DB2的ODBC驅(qū)動(dòng)程序?？傊?，應(yīng)用程序要訪問(wèn)不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)，只要調(diào)用ODBC所支持的函數(shù)，動(dòng)態(tài)鏈接到相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)程序上即可。

在對(duì)被審單位進(jìn)行審計(jì)時(shí)，審計(jì)人員可以采用ODBC技術(shù)使被審單位信息系統(tǒng)中的后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)和審計(jì)組自帶的服務(wù)器或筆記本電腦中的數(shù)據(jù)庫(kù)之間通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)直接相連（可直接接入其內(nèi)部局域網(wǎng)，成為當(dāng)中的一員；或者用交叉網(wǎng)線(xiàn)直接與服務(wù)器相連，最好采用前一種方法）。根據(jù)審計(jì)要求，就可以通過(guò)這一直接連接的數(shù)據(jù)接口，在被審單位信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取規(guī)定時(shí)間段、規(guī)定范圍內(nèi)的審計(jì)數(shù)據(jù)。

下面，以我局在近期的“五保專(zhuān)項(xiàng)資金審計(jì)”中使用SQLServer2000數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)訪問(wèn)被審單位小型機(jī)UNIX系統(tǒng)中Sybase數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)際工作經(jīng)歷為例，介紹一下運(yùn)用ODBC技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨平臺(tái)訪問(wèn)大型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作步驟及方法。

第一步，安裝Sybase客戶(hù)端及SQLServer2000軟件。在審計(jì)人員的電腦中安裝Sybase客戶(hù)端及SQLServer2000數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，并能夠訪問(wèn)被審計(jì)單位UNIX服務(wù)器上的Sybase數(shù)據(jù)庫(kù)。

第二步，新建數(shù)據(jù)庫(kù)。開(kāi)啟SQLServer2000服務(wù)管理器，打開(kāi)“企業(yè)管理器”，新建一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，命名為“Sybase數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換庫(kù)”。

第三步，配置數(shù)據(jù)源。運(yùn)行SQLServer2000的“DTS導(dǎo)入/導(dǎo)出向?qū)А?，選擇數(shù)據(jù)源為“SybaseASEOLEDBProvider”，在“數(shù)據(jù)鏈接屬性”選項(xiàng)卡中，輸入各項(xiàng)連接信息：填入數(shù)據(jù)源名稱(chēng)（由被審計(jì)單位提供，它包含的就是Sybase客戶(hù)端與后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)連接的配置信息），輸入用戶(hù)名稱(chēng)和密碼，并在“輸入要使用的初始目錄”中，選擇需要訪問(wèn)的數(shù)據(jù)庫(kù)。