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CISA认证是由信息系统审计与控制协会(ISACA)颁发的,针对信息系统审计、控制与安全领域的专业认证。它表明持证人在评估和审计信息系统的安全性、可靠性和有效性方面具备专业知识和技能。CISA 认证在信息技术和审计领域具有较高的认可度。

  • 中文名CISA信息系统审计师认证
  • 英文名Certified Information Systems Auditor
  • 英文简称CISA
  • 颁证机构ISACA(国际信息系统审计与控制协会)
  • 证书类别IT审计,IT运维,信息安全
  • 同类认证CISMCRISC

AI技术就像是一把双刃剑。它能让我们的审计工作变得更高效,比如,通过AI工具,我们可以快速分析海量数据,找出那些容易被忽视的风险点。这给审计工作带来了很大便利,效率翻倍。

但是,AI系统的复杂性也给我们的审计工作带来了新的难题。比如说,AI算法的“黑箱”问题,有时候我们很难理解这些算法是如何做出决策的,还有如何确保AI算法的安全性、合规性和道德性,也是一个亟待解决的问题。

今天,小艾老师就来跟大家聊聊未来我们IT审计师必需得关注的两大课堂:“AI审计”与“审计AI”

这是趋势!未来IT审计师必需关注的两大课题:“AI审计”与“审计AI” -- 第1张

01__________

AI审计:利用AI工具提升审计效率

传统的IT审计方法

在AI时代之前,IT审计主要依赖于一系列传统的审计方法,这些方法在IT审计中也同样适用。

  1. 询问:与被审计单位人员进行面对面的交流,了解信息系统的运作情况。
  2. 检查:检查信息系统相关的文档和系统界面,了解系统的实际情况。
  3. 观察:实地观察信息系统的物理环境和操作情况。
  4. 重新计算:对系统数据进行重新计算,验证系统的计算逻辑。
  5. 重新执行:对信息系统中的程序或控制进行重新执行,验证其有效性。
  6. 分析:基于数据进行多指标分析,识别潜在的风险和异常。
  7. 函证:向第三方进行信息和情况的确认。

另外还有些细分方法,比如测试数据法,平行模拟法,嵌入审计模块法,虚拟实体法,受控处理法,程序代码检查法,系统运行监测法,风险评估法等。但其实万变不离其宗,只要把上面的这七个方法搞懂,大部分 IT 审计场景其实都能应付了。

AI时代的IT审计技术

随着AI技术的发展,IT审计领域也迎来了新的技术和方法,这些技术提高了审计效率和质量。

  • 机器学习:AI算法可以用于分析大量数据,识别异常行为和潜在的风险,这对于传统的数据分析方法是一个巨大的补充。
  • 自然语言处理(NLP):利用NLP技术,审计人员可以自动化地处理和分析大量的文本数据,如合同、政策文件和通信记录。
  • 预测分析:通过使用AI模型进行预测分析,审计人员可以预测未来的风险和问题,从而提前采取预防措施。
  • 计算机辅助审计(CAAT):也称为利用计算机审计,是指审计人员在审计过程和审计管理活动中,以计算机为工具来执行和完成某些审计程序和任务。
  • 大数据审计技术:大数据审计是指遵循大数据理念,运用大数据技术方法和工具,开展跨层级、跨系统、跨部门和跨业务等的深入挖掘与分析。大数据审计技术包括大数据智能分析技术、大数据可视化分析技术及大数据多数据源综合分析技术等。

AI在IT审计中的应用

AI技术在IT审计中的应用不仅限于理论,许多实际案例已经证明了其有效性。比如:

  • 自动化审计工具:AI驱动的审计工具可以自动化执行常规的审计任务,如访问日志分析和配置合规性检查。
  • 风险评估模型:AI可以帮助构建更精确的风险评估模型,通过分析历史数据和实时数据来预测潜在的风险。
  • 智能监控系统:利用AI技术,可以实时监控IT系统的活动,及时发现和响应安全威胁。
  • 自动化数据分析:传统审计往往需要手动分析大量数据,这既耗时又容易出错。AI审计工具能够快速处理和分析大数据集,识别出异常模式和趋势,从而提高审计的准确性。
  • 智能报告生成:AI可以自动生成审计报告,提炼出关键信息,帮助审计师更快地与管理层沟通审计结果。这不仅提高了工作效率,也增强了报告的准确性和规范性。

02__________

审计AI:对AI系统的审计,确保“安全性、合规性以及道德性”

随着AI技术的广泛应用,如何确保AI系统的安全性、合规性以及道德性,成为了审计师面临的新挑战。审计AI即是对AI系统、算法和数据进行审计,以确保其符合相关法规和伦理标准。

审计AI主要审计哪些东西?

  1. 算法审查:审计师需要对AI模型的算法进行审查,确保其没有偏见、歧视或不公正的决策。例如,在金融领域,审计师需确保信贷评分模型不因性别、种族等因素而产生偏差。
  2. 数据质量评估:AI系统的性能往往依赖于其训练数据的质量。审计师需要对数据源进行审查,确保其准确性、完整性和可靠性。此外,还需关注数据隐私和安全性,确保不违反相关法律法规。
  3. 透明性和可解释性:AI系统的决策过程往往不透明,审计师需要评估其可解释性,以便管理层和利益相关者理解AI的决策依据。这对于增强信任和合规性至关重要。
  4. 伦理和社会影响评估:评估AI应用的伦理和社会影响,确保AI技术的负责任使用。

审计AI会遇到哪些困难?

  1. 审计人才的短缺:缺乏具备相关技能的 IT 审计人才。
  2. 法规标准可能滞后:AI 发展快于法规标准制定,审计人员需自行判断且预见未来法律伦理问题。
  3. 审计方法需创新:传统方法不适用 AI 系统,因为这些AI系统的行为可能难以预测和解释。随着AI技术的发展,审计方法论正在不断创新。
  4. 跨学科合作挑战:审计AI需要与数据科学家、软件开发人员等其他专业人员合作,可能会存在沟通协调难题。
  5. 持续审计需求:AI 系统动态变化,需从一次性审计转变为持续审计。

如何审计AI?

审计AI主要有以下步骤(供参考):

这是趋势!未来IT审计师必需关注的两大课题:“AI审计”与“审计AI” -- 第3张

1、审计规划

  • 识别 AI 模型,根据法规进行风险评估确定审计范围。
  • 确定主要利益相关者获取资源。
  • 组建具备被审计模型运行领域特定技能的审计团队。

2、数据管理审计
验证影响 AI 数据管理过程及设计实现的控制措施。

3、算法审计
遵循结构化方法开发 AI 模型,管理与采用 AI 信任原则相关的审计和测试,包括公平(减少算法偏见)、透明性 / 可解释性(清晰解释模型决策)、可靠性(提供准确一致结果)、安全(实施安全措施)、隐私(保护信息数据)。

4、审计关闭
记录审计结果,包括风险来源、差距和整改计划,提供补救和缓解措施建议。

03__________

AI审计与审计AI:未来IT审计师的两大必修课

AI审计和审计AI是未来IT审计师必需关注的两大课题。AI审计提供了高效的工具和方法,帮助审计师更好地完成工作;而审计AI则确保了AI系统的合规性和公正性,_了企业的长远发展。

无论是使用AI审计,还是审计AI,IT审计师们未来都面临着一系列挑战:

  1. 技术复杂性:AI系统的复杂性使得审计工作变得更加困难,需要审计人员具备更深入的技术知识和理解能力。
  2. 数据隐私和安全:在审计过程中,保护个人数据和企业信息的安全是一个重要议题。
  3. 伦理和道德问题:AI技术的快速发展带来了诸多伦理和道德问题,如算法偏见、自动化带来的就业影响等。

为了应对这些挑战,IT审计人员需要持续学习,不断更新自己的知识和技能,以适应AI时代的发展,确保审计工作的质量和效率。

这是趋势!未来IT审计师必需关注的两大课题:“AI审计”与“审计AI” -- 第5张

面对信息安全新挑战,CISA认证2024迎来重大更新,融合_新科技趋势,如AI、区块链等,旨在增强审计师技术敏锐度与实战能力。此次修订深入新兴领域,确保审计实践与时俱进。小艾老师建议大家参加_新第28版的CISA信息系统审计师认证培训

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