企業數字化轉型中財務系統建設分層數據安全預警方法研究

摘要：主要探討了在財務系統建設階段使用的分層數據安全預警機制。通過分析數字化轉型對財務體系要求與帶來的挑戰，討論了各級別數據的安全標準，并為核心、敏感及常規數據提供了預警標準和監控手段。實例顯示，采納分級的數據安全預警方案可以顯著提升數據的安全性，同時減少了潛在的風險。探討了當前方法的局限與未來的發展動向。

關鍵詞：數字化轉型；財務系統；數據安全；分層預警；風險管理

一、前言

伴隨信息科技的日新月異，企業向數字化的轉型變得不可或缺，特別是在財務管理系統方面。作為企業經營核心的財務系統，其內部數據的安全性是與企業經濟盈利和決策效率直接相關的。在數字化過渡的階段，財務體系遭遇了很多關于數據安全的考驗。針對研究并應用多級數據安全預警機制，能根據各種不同層級數據的特性和要求，提供準確的信息安全保護措施，以預防潛在的風險，確保財務數據的完整性、機密性和實用性，進一步助力企業實現穩健的數字化轉型。

二、企業財務系統數字化轉型概述

（一）企業財務系統數字化轉型的概念及趨勢

數字化轉型企業財務系統意味著利用前沿的信息科技以及管理觀念，對已有的財務管理體系進行深度的重塑和革新。在此過程當中，企業借助云計算、大數據分析和人工智能這些新興技術手段，成功推進了財務業務的高度自動化、智能化及高效運轉。企業要實現數字化轉型，關鍵是轉變自己的財務管理模式和思考方式，由傳統的手工管理和紙質記錄方式轉向更為數字化和智能化的管理方法。這樣的轉變不只是在技術方面進行更新和迭代，而且它代表了對公司財務管理方法和程序的深刻改革。未來，伴隨著數字化科技的持續進步與廣泛應用，可以預見企業財務體系在數字化轉型方面的趨勢更為突出，它意味著財務決策的智能化、風險的細致管理以及與其他商業系統的整合與融合。

（二）數字化轉型對企業財務系統建設的要求與挑戰

隨著數字化的發展轉型，企業的財務體系面臨新的挑戰和新的建設要求。首先，要實現數字化轉型，財務系統必須具備出色的靈活性和智能特點，以適應不斷演變的業務需求和不斷變化的運營環境。這就需要財務系統擁有迅速的反應能力、自動處理和智能決策能力，從而提高工作效率和業務水平。再者，數字化改造的需求使財務系統需要擁有強大的信息安全防護機制，以確保財務數據免受未經授權的訪問、篡改或者泄漏。為了確保財務信息具有高度的機密性和完整性，企業應更加強化對數據的加密、訪問監控以及身份驗證等安全方面的措施。數字化轉型除了需要財務系統能夠與其他商業系統順暢地融合，還要確保信息的無縫共享和業務之間的有效協作，從而提高公司的運營和管理效能[1]。不過，數字化的轉型過程給企業的財務體系建設也帶來了諸多考驗，其中涉及了技術革新帶來的成本負擔、工作人員技能培訓的挑戰性、信息安全隱患的加重和業務流程重塑面臨的問題。

三、財務系統建設中的數據安全需求分析

（一）數據安全的概念與重要性

數據安全涉及運用各種技術途徑和管理方法，確保數據不被未經授權的人訪問、泄露、修改或損壞。在公司的財務系統里，數據保護的角色是極為關鍵的。首先，與企業經營利益和商業機密有關的財務信息如果被披露或被修改，會對公司的整體運營和公眾形象產生負面效果。其次，財務信息的精確程度和全面完整對于公司在決策和商業運營過程中的成功起著舉足輕重的作用。數據一旦遭到更改或遺失，企業可能會作出錯誤的選擇，這對其長遠的成長造成了干擾。此外，隨著信息化技術的日益進步，財務信息已逐漸變為公司的珍貴資產。因此，確保財務安全不僅是公司的法律義務，也反映了企業對社會的責任。數據的安全性也涉及企業是否遵循相關的合法準則，例如財務報告的真實與精確度需要與現行的法律和規定相一致[2]。

（二）財務系統中的數據安全問題分析

財務制度內部涉及多維度的數據保護難題，這些難題可能給公司的財務表現和聲譽帶來深刻的沖擊（見表1）。首先，數據的泄露在財務系統中成為最重大的安全威脅之一。由于財務管理系統中儲存了眾多敏感資料，例如客戶賬戶記錄、財務狀況報告等，當這些敏感數據遭到泄漏時，將會造成嚴重的隱私安全問題和經濟損害。其次，數據被篡改確實構成了一個至關重要的安全隱患。財務數據的精確性對公司的決策和運營有著決定性的作用。數據被篡改可能會使公司做出不當的決策，從而打亂企業的正常運營軌跡。財務系統中，數據的遺失被視為一項常見的保安問題。企業若遭遇由于人為失誤、系統故障或惡意攻擊導致的數據丟失，將會面臨無法估量的巨大損失。系統中的一個主要安全隱患是潛在的安全漏洞和未被賦予權限的訪問。財務系統內部可能潛伏有許多不為人知的安全漏洞，黑客和內部工作人員可以利用這些安全漏洞對系統進行無授權的侵入，從而竊取關鍵信息或篡改系統結構。

（三）不同層次數據安全需求的特點與差異

在金融系統的各個層級中，數據所對應的安全需求呈現出獨有的特征和差別。在核心數據處理上，對安全的要求格外嚴苛。公司的核心資料涵蓋了財務報告、賬目等核心數據，這些數據必須嚴格保密并保證完整性，因為如果泄露或修改它們，可能會對公司的經濟利潤或聲譽產生直接的負面影響。因此，對于那些重要的數據，主要的安全考量是集中在嚴格的數據訪問監控、加密處理和審計追蹤等領域。對于那些敏感的信息，主要關注的是數據的訪問權限設置以及數據的傳輸安全性。員工的薪資、客戶資料等敏感信息都需特定地限制訪問權限，確保數據傳輸流程的高度安全，避免被非法獲得或篡改[3]。

在財務系統里，各種數據層面的安全標準都具有某種程度的變動和靈活調整的特性。隨著商業環境的演變以及技術進步，各種安全隱患和相關風險也在逐步地變化和提升中。鑒于此，企業有責任定期檢視并優化多級數據的保護需求，以便能夠迅速實施恰當的安全策略和技術手段來應對日漸復雜和多變的安全問題。另外，企業在管理上還應該強化員工的安全覺悟培訓，并提升他們對于數據安全的重視，齊心協力確保財務系統的穩定和安全。

四、分層數據安全預警方法探討

（一）分層數據安全預警方法的基本原理

分層數據安全預警方法的核心思路是，基于對多個層次數據的安全需求進行深入的分析和了解，從而構筑相應的預警標準和監控手段，進一步達到數據安全風險的準確檢測、提醒和應對。首先，基于對財務系統內核心數據、敏感數據和常規數據各自獨特屬性與關鍵性的了解，構建了一個對應的安全預警指標框架。這些度量可以包含異常訪問頻次、不正常的登錄模式以及數據傳輸異常，這些度量標準是根據不同級別數據的獨特性進行定制的。再者，利用即時監控和數據解析手段，對財務系統的數據動態和訪問習慣進行細致檢查和深入分析，以便及時識別數據安全上的異常和可能的威脅。一旦監測系統檢測到任何異常狀態，它會迅速激活預警機制，并及時向相關部門報告，從而盡可能降低安全事故給公司帶來的影響。

（二）不同層次數據安全預警指標與監測手段

根據不同層次的數據特性和安全要求，應針對性地設計相應的數據安全預警指標和監視方式。針對關鍵數據，警示指標可能涉及意外的訪問頻率、未獲授權的數據更改或刪除以及異常數據的傳輸行為等。為了確保核心數據的絕對安全，監視方法可以包括訪問日志審查、實時數據備份以及加密手段等策略。對于那些敏感的數據，預警的主要考量指標包括訪問權限的異常、數據傳送過程中的安全保障以及數據備份的即時完成等方面。監測的方法可能涉及訪問控制技術、數據加密技術和傳輸監控等多方面，以確保敏感數據的保密性和完整性得到維護。關于基礎的數據，可以重點監測數據的備份、恢復以及異常數據的讀取行為等預警指標。在應對日常數據可能出現的安全威脅時，監測方法可以利用數據備份、權限控制以及日志檢查這樣的技術策略[4]。在設計這些多級數據安全預警指標和監控工具時，應全面權衡數據的重要程度、安全考量以及實際操作狀況，以確保財務系統能得到綜合性和高效率的安全觀察與預警（見表2）。

（三）分層數據安全預警方法的實施策略與流程

實施分層數據安全預警的戰略和操作流程應當在制定時充分地考慮到企業的現實需求和安全標準。首先，設計一個詳盡的數據安全方案是至關重要的一個環節。公司有必要對各種級別的數據進行安全需求的深入評價，并基于評價的結果確定相應的預警準則與跟蹤手段。其次，構建一個健全的安全管理架構與組織機制，涉及定義安全管理的職責、創建專業的安全團隊和制定相關的安全規章與流程，確保安全任務能夠有效地執行和落地。最后，要挑選合適的技術工具和平臺以支持安全預警任務。各個企業有機會借助先進的安全管理系統、數據監測軟件以及智能分析工具等技術手段，對財務系統的安全狀況進行全方位的觀察和預告。加強對員工在安全意識和應急處理能力方面的專門培訓和教育。公司應當周期性地組織有關安全的專業培訓，以便增進員工對于各類安全威脅的了解和處理能力，從而確保在遇到安全問題時能迅速而有效地采取相應措施。

五、財務系統中的分層數據安全預警實踐

（一）數據安全預警實施流程

確保財務體系的安全性，數據安全預警的執行步驟占據了關鍵地位。首個步驟在流程中就包括了制定一份針對數據安全的預警計劃。在這個時期，公司需要明確其風險預警的目的與邊界，確立預警準則和監控策略，并組建合適的預警團隊以明確各方的職責和分工。需要對數據的安全風險進行全面評價和深入分析。通過評估財務系統中的各種數據特性和安全隱患，能夠識別可能的安全風險和缺陷，并為隨后的預警任務制定合理的參考和指導。接著部署和配置預警系統。為滿足預警計劃的標準與規定，挑選適當的預警機制與技術手段，同時部署和設置系統，以便安全事件和異常狀況能夠被精確和迅速地監測到。然后開始對預警系統進行檢測和改進設計。公司應當規律性地對預警系統進行測試與模擬，對發現的問題應迅速進行改進，確保預警系統始終保持穩定和可靠。需要持續地監控和改進措施。數據安全預警機制是一個不斷演變的過程。企業必須持續監控和評估預警系統的性能，基于實際需求作出適時的調整和完善，以確保財務系統的穩健運行。

（二）實際案例分析與應用效果展示

某財務機構的財務體系成功地采納了層次化的數據安全預警技術，且這一方法獲得了很好的實際應用成效。這個特定案例涉及金融機構，他們仔細地分析和分類了財務系統中的主要數據、敏感數據及普通數據，并依據不同數據級別的安全要求，制定了針對性的預警和監控方法。金融機構設定核心數據的多種預警指標，如異常訪問次數和未獲授權的數據更改，并利用實時的數據備份及加密方法進行跟蹤和檢測；對敏感數據，主要集中在訪問權限的不正常現象和數據傳遞的安全性上，同時還運用了訪問控制策略與數據加密手段來進行監控。實施了這種分層數據安全預警方法之后，金融機構成功地識別出了眾多潛在的安全風險因素，并迅速地實施了應急措施，有效地阻止了數據被泄露及篡改的潛在情況。

實際的案例還表明，層級數據的安全預警技術在增強公司的安全保護措施方面具有重要意義。通過構建一個全面而完善的安全預警系統，金融機構能更為高效地提高對潛在安全風險的感知能力，從而實現財務系統安全的全方位監控和快速預警。這個系統的實施不僅增強了企業在識別和應對安全事件方面的效率，而且也減少了這些企業需要面對的潛在安全隱患和損失。

六、分層數據安全預警方法的發展與展望

（一）現有方法的局限性與改進方向

目前所采用的分層數據安全預警策略有諸多不足，主要反映在一些關鍵領域中。首先，目前的技術方案常常沒有深入探討和設計滿足不同級別數據的安全要求，使得針對某些特定數據類型的安全措施并不是很充分。其次，目前的方法中，預警的標準和監控工具可能比較固定和單調，不足以有效地應對新一代的安全威脅和攻擊方式的挑戰。最后，現存的預警響應機制可能缺乏足夠的靈活性和響應迅速性，不能迅速地解決各種不安全和緊急事件。另外，目前的技術手段在維護和保護數據的安全上過于依賴專業手段，可能會忽略人員的培訓和管理的關鍵作用，導致“安全部隊過度依賴專業技術”的狀況。

為了優化當前分層數據安全預警體系，需加大對各種層次的數據安全需求的細致分析和定制化設計，有針對性地建立預警指數和檢測方法，確保為多種數據類型提供細致的安全控制。應引進人工智能和機器學習等創新數據安全的技術和方法，以便智能地識別和自動響應各種安全事件，進一步提升預警系統的準確率和工作效率。此外，還需要強化預警系統與其他安全系統及平臺的融合，確保信息的共享和協同反應，進而提高全局的安全防護實力[5]。應當加強對安全團隊的培育和領導，增強他們的安全認知和應對突發事件的能力，只有這樣才能有效地補充技術方法的不足。

（二）未來發展趨勢與潛在研究方向

未來，分層數據的安全預警方式將持續地朝著更加智能化、全面性和整合的路徑演變。從智能化角度看，預警系統打算逐步融合先進的人工智能與機器學習技巧，以確保能夠快速地分析和智能地識別大量信息，這樣就能更準確地感知和應對安全的威脅。例如，預警系統通過采納深度學習的技術，不僅可以學習和鑒別不斷改變的安全風險，還可以自行調整預警方案和進一步增強安全防護手段。在未來，預警系統在全方位上不只是關心數據的安全問題，更注重確保數據的實際應用和用戶隱私。預警系統會根據數據特征和業務需求，全面考量數據的安全性、數據符合性和數據的商務價值，以確保數據得到適當保護和有效管理。在綜合安全方面，預計未來的預警系統將與其他不同的安全技術和系統進行緊密融合，從而形成一個整體的安全保障系統。預警系統將會與安全事件應對、威脅情報共享、安全管控及監視等多功能流暢地進行集成，從而實現信息互通和聯動反應的目標，進而提升系統的整體安全防護實力。潛在探究的學術領域涵蓋了對智能化和自動化技術進一步深入研究，尋求更創新的安全預警計算方法和模型，增強數據隱私的保護與合規化管理研究，以及努力推動安全預警系統與其他安全技術及系統實現深度整合和一體化。

七、結語

分層的數據安全預警手段被視為一個有效的安全管理策略，它為公司提供了確保財務數據安全的關鍵途徑。基于對各種層次的數據安全性需求的深入剖析及預警系統的構建，能夠迅速地識別并處理各種安全隱患，確保財務體系的持續穩健。但是，隨著技術進步和各種威脅的逐漸增強，亦應致力于優化和改進分層數據的安全預警策略，以滿足未來的變化和需求，共同努力打造一個更為穩健和安全的數字環境。

參考文獻

[1]彭琳.國有企業財務數字化轉型面臨的挑戰與突破[J].品牌研究，2023（25）：224-226.

[2]吳瑾.財務數字化轉型推動企業高質量發展[J].品牌研究，2023（22）：212-214.

[3]左思寧.數字化背景下企業財務轉型探索[J].品牌研究，2023（18）：230-232.

[4]范柏乃，盛中華.數字經濟安全的維度識別、特征提取及分層模型——基于LDA主題分析與扎根理論編碼的混合研究[J].浙江大學學報（人文社會科學版），2024，540（02）：5-29.

[5]王云鶴.企業會計信息化中的分層數據安全風險預警研究[J].河北北方學院學報（自然科學版），2023，39（07）：29-35.