50、专业审计操作指南

专业审计操作指南

1. 审计跟进与异常处理

在审计过程中,IPS(入侵防御系统)可用于隔离给网络带来安全问题的流量。有时候,基于合理的业务原因,管理层可能会接受允许某些协议所带来的风险,并且安排员工定期监控相关活动。

审计人员在与控制所有者完成跟进后,应将获取的所有澄清信息记录在工作底稿中,以此作为测试结果的支撑。此外,程序和控制文档可能也需要更新。若跟进确认异常情况属实,就必须将其记录为异常。与控制所有者和控制经理确认异常情况,能避免在向客户组织提交审计报告时出现分歧。

2. 需立即关注的事件发现

在测试过程中,审计人员可能会发现一些需要审计团队、客户管理层或双方立即关注的信息。审计人员有专业责任留意可能存在的欺诈、黑客攻击或其他不当行为的迹象。以下情况需要立即关注:
- 客户人员提供的欺诈性证据
- 发现会危及计算或网络基础设施的漏洞
- 客户人员的不当或欺诈行为
- 对内部或外部各方报告的财务数据进行操纵
- 客户向审计人员提出可能损害审计过程完整性的请求

审计人员要确保正确理解所发现问题的性质。在很多情况下,审计人员可以与控制所有者协商以确认自己的理解,但像欺诈这类情况,如果需要进行适当调查,则可能需要高度保密。若审计团队仍不清楚如何处理某种情况,最好咨询认证专业人士以获取最佳处理方案。

3. 欺诈发现与处理

如果审计人员发现可能存在欺诈或犯罪活动的证据,应立即向审计管理层汇报,并开始全面记录所有沟通情况。审计人员应与同事协商以确认对证据的解读。若团队怀疑存在问题,则必须决定后续的处理方式。

若审计人员一致认为证据显

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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