| 联系我们 |
 |
合作经济与科技杂志社
地址：石家庄市建设南大街21号
邮编：050011
电话：0311-86049879 |
|
|
| 财会/审计 |
| 云会计数据安全问题探析 |
| 第775期 作者：□文/余 瑰 时间：2026/4/16 11:10:40 浏览：52次 |
［提要］ 数字时代信息技术与会计领域的深度融合推动会计工作向数字化转型，但云会计环境下数据安全隐患与系统性能短板制约转型进程。本文以提升企业会计数据安全与会计信息化效率为目标，采用统计分析、数据建模与平台构建相结合的方法，将采用数据挖掘技术与构建云数据安全平台有机融合，设计包含前端认证、传输加密、云端防护等环节的会计信息安全业务环境；同时，构建“密度+积分”数学模型明确有效数据范围，验证方案的可行性，为企业财务管理数字化升级提供技术支撑。
关键词：会计信息化；管理会计；云数据安全平台；数据挖掘
基金项目：2023年安徽省青年骨干教师境内访学研修资助项目：“管理会计视角下高职会计专业人才培养模式研究——以安庆职业技术学院为例”（编号：JNFX2024134）
中图分类号：F23 文献标识码：A
收录日期：2025年12月22日
引言
在大数据技术与全球经济深度融合的数字时代，数据已成为驱动各行业创新发展的核心基石，会计行业作为经济活动的重要基础性领域，受其影响尤为深远。国家财政部2024年修订并实施的新会计法首次明确“国家加强会计信息化建设，鼓励依法采用现代信息技术开展会计工作”；2025年九部门联合印发的电子凭证标准推广等系列文件，为企业会计信息数字资源建设提供了坚实保障，推动会计工作数字化转型从政策引导到具体实施，更加强调会计信息技术的应用管理与深度落地，核心目标在于持续提升会计数据的分析能力与技术应用水平。
然而，随着云端存储数据量激增，云服务器极易遭受内外部攻击，这会导致隐私大数据安全性大幅下降，同时传统存储系统在文件下载开销、隐私数据删除应答效率等方面的不足，也间接加剧了数据暴露风险。云数据安全性存在很多隐患，张玉清、王晓菲提出云数据安全问题包括代理重加密算法中用户身份或共享策略变动易引发数据泄露，传统属性加密算法依赖可信机构生成密钥难以适配公有云，同时数据丢失、完整性验证开销大等问题也较为突出。边世魁（2025）研究指出，数据在隐私保护、完整性、可用性和隔离性上存在显著隐患，例如多租户共享存储资源时易出现数据隔离失效，外部攻击可能导致数据篡改，云服务中断则会影响数据可用性等。在云会计数据安全性领域也有诸多探索：Tseng与Chou（2019）提出了数据挖掘与哈希函数相结合的技术路径，在云数据完整性验证中实现了用户与服务提供方的利益平衡；王凡林（2025）在研究中指出，数据挖掘技术等对会计数据安全工作产生了深远影响，逐渐成为会计、审计发展的主流技术。
面对会计信息化与数据完整性验证领域的持续演进与现存挑战，本研究探讨采用数据挖掘技术和云数据平台有机融合，不仅能无限扩展验证能力，更能显著降低服务器端的计算负载，有效弥合了会计信息化理论探索与实际应用之间的鸿沟，为推动会计信息化向更安全、高效、适配数字时代需求的方向转型提供了有力支撑。
一、会计信息化大数据挖掘
会计大数据分析平台的核心支撑是多元化数据挖掘方法，平台主要采用IN-FORMS为分析学划分的三个层次，即描述性数据分析、预测性数据分析及常规性数据分析作为调查重点，结合企业实际应用需求与问卷调查反馈，各类方法的核心关注指标及企业重视程度如表1所示。（表1）
（一）描述性数据分析。描述性数据分析以“清晰呈现会计数据核心特征、挖掘数据内在关联”为目标，通过构建多维度分析模型，整合会计基础数据、子账簿信息及关键财务分析指标，实现数据的结构化解析。具体而言，先通过统计计算获取会计数据的最小值、最大值、中位数、平均值及标准差等核心统计量，明确数据分布规律；再对不同维度的空间数据特征进行分类梳理，生成多形式、多维度的标准化会计数据集；最终通过相关性分析、概念采样、假设检验、决策树建模等技术手段，完成对三维空间中财务分析数据的深度解构与关联挖掘，为后续分析提供基础数据支撑。
（二）预测性数据分析。预测性数据分析聚焦“基于历史数据预判未来趋势、支撑决策制定”，通过融合业务处理规则与数据挖掘模型，对会计数据进行穿透式分析。其核心逻辑是依托数据间的内在关联与业务规律，构建科学的预测模型体系，包括一般相关性分析、线性回归模型、多维缩放模型等，实现对会计数据变化趋势、潜在风险及关键指标演进方向的精准预测，为企业战略规划、成本管控、风险防范等决策提供数据驱动的参考依据。
（三）常规性数据分析。常规数据分析方法是指在既定业务场景、需求目标及约束条件下，从多元化技术方案中甄选适配的分析工具，最终服务于企业绩效提升的标准化分析手段。该类方法具备较强的通用性与实用性，常用算法涵盖聚类分析（如系统聚类、动态聚类等）、神经网络方法（如前馈神经网络、自组织神经网络等）、时间序列分析及线性回归算法等，能够灵活应对不同规模、不同类型的会计数据处理需求，是保障会计大数据分析平台稳定运行、高效输出的基础支撑。
二、云数据环境下会计信息安全业务环境构建
在云数据环境中，为确保典型会计信息化业务流程安全可靠地执行，可依据图1的流程逻辑构建完整的会计业务处理的云平台基础架构模型，具体流程节点及安全保障措施如图1所示。（图1）
（一）前端访问与身份验证（A）。在提交会计数据前，需完成双重安全校验以保障接入合法性，加密技术则能支撑客户端与服务器的双向认证，确保双方交互过程中数据不被篡改或窃取。此环节为会计数据处理的源头安全提供基础保障。
（二）数据传输安全防护（B）。当客户端向云端发送会计信息时，需启动传输层安全保护机制：首先对会计数据进行加密处理，再通过VPN专用通道完成传输。该方式可有效规避数据在网络传输过程中被拦截、窃取导致的信息泄露风险，确保数据传输环节的机密性。
（三）云端边界防护与业务调度（C）。会计数据抵达云服务器后，需经过多重边界防护与智能调度流程：第一，准入过滤：数据进入服务器前，由防火墙执行访问控制策略，仅允许符合规则的合法数据通过；第二，攻击检测：同步启动IPS入侵防御设备，实时监测数据流量，精准识别并拦截攻击消息；第三，业务分配：通过边界防护后，数据将推送至服务A，该服务依据预设的负载均衡策略，合理分配资源并执行实际业务操作，保障业务处理效率与稳定性。
（四）数据解密与权限校验（D）。服务A接收数据后，先完成会计数据的解密操作，再执行对应业务处理。若业务涉及数据持久化操作（如写入数据库），需将数据提交至虚拟化层，且虚拟化层仅在验证服务具备合法授权后，才接收并处理该请求，实现服务权限的精准管控。
（五）资源定位与数据分发（E）。虚拟化层依据预设的虚拟化管理策略，精准定位存储或处理数据的实际物理设备，并将解密后的会计数据定向发送至该设备，确保数据处理与存储资源的高效匹配。
（六）数据持久化安全保障（F）。在物理设备层面，需部署数据可靠性保护机制以保障会计数据的安全：一方面通过数据冗余备份技术，防止硬件故障或意外事件导致的数据丢失；另一方面启动数据完整性检查流程，实时校验数据内容，避免数据被篡改，确保会计数据的准确性与可用性。
（七）结果回传与终端展示（G-K）。业务处理完成后，操作结果将按规范路径回传至用户终端，具体流程包括：第一，结果反馈：物理设备将操作结果同步至虚拟化层，再由虚拟化层回传至发起业务的服务；第二，安全回传：服务将操作结果加密后，通过VPN通道传输至客户端，保障结果传输环节的安全；第三，终端展示：客户端接收数据并完成解密，最终向用户呈现清晰的操作结果。
现有会计信息系统的核心逻辑在于，将特定经济活动转化为会计要素，并按不同会计类别进行分类核算。企业某一特定时点的财务状况、某一会计期间的经营成果及现金流量，最终将集中反映于资产负债表、利润表与现金流量表三大报表中。在当前会计框架下，会计决策信息系统以会计循环及会计准则生成的财务报告为核心依据，同时整合其他信息系统的相关数据开展决策分析工作，具体涵盖预测分析、全面预算管理等应用场景，如图2所示。（图2）
三、构建企业会计云数据安全平台可行性分析
在企业会计信息化建设实践中，基于数据挖掘技术搭建会计云数据安全平台的可行性，需要通过清晰的模型构建来论证。本文结合会计工作中“数据收集-价值筛选-决策支撑”的实际流程，将会计大数据从原始整合到价值输出的全环节进行公式化界定，为平台开发提供可落地的理论依据，确保平台能真正服务于数据整合、价值提取与管理决策。
（一）构建“密度+积分”公式明确数据范围。在会计数据管理中，原始数据往往分散在不同系统，可用“密度+积分”的数学公式明确其整体范围。假设会计大数据集合D，是各维度数据按自身重要程度（即密度ρ（y））累积的结果，通过这个公式能完整呈现所有维度的原始数据全貌，其数学表达式为：
D＝■ρ（y）dy
式中，y代表会计数据的具体分类维度，比如按会计科目可分为资产、负债、所有者权益类，按时间可分为年度、季度、月度，y1和y2就是这些维度的具体取值范围。而ρ（y）描述的是某类数据在整体中的“比重”。这个公式的实际作用，就是把ERP系统的凭证、采购系统的发票等零散数据“串”起来，形成完整的数据集，同时能看出不同类型数据的分布情况，清楚掌握企业会计数据的整体规模和构成。
（二）用“价值系数”筛选有用数据。原始会计大数据D普遍存在“多而杂”的问题。比如，调研的某企业的月度财务数据中，既有准确合规的原材料采购凭证等有用信息，也会有重复录入的报销单、格式错乱的系统日志。这些冗余和无效数据会增加系统负担，必须通过“价值系数”进行筛选，提炼出真正能用的有效数据R，明确价值系数r的含义和用法，设计出简单直观的价值筛选公式：
R=D×r
这三个参数在实际工作中的含义很明确：
原始会计数据D：一般用“数据记录条数”来统计，比如企业2025年全年的会计凭证有15万条，就可以表示为D=150000条。
价值系数r：只在0～1之间取值，代表原始数据里“有用数据的比例”。这个比例不是凭感觉定，要结合具体的财务工作目标来算，比如做成本分析和做现金流预测，r的取值肯定不一样。
有效会计数据R：是筛选后能用的数据量，单位和D一样，比如D=100000条，r=0.8，那么R就是80，000条，且R≤D。
在企业财务工作中，经常会根据财务团队经验判断法分级处理，假设企业的r取值可以分成三种典型情况，每种情况都对应表2中的具体工作场景。（表2）
（三）有效数据到决策知识的转化。挑出有效数据R还不够，最终要变成能给领导用的决策依据。这里把原来模糊的表述改清楚，用一个简单的模型来描述这个过程，公式为：
K=i×■ρ（x）dx
这几个参数在财务工作中的意义很具体：
K：是最终给领导看的“决策依据”，比如“下季度成本可能超支5%”这样的结论，或者是用来算现金流的表格模型，这是平台真正有用的输出。
i：可以理解为“数据转化效率”，在0～1之间，效率越高越接近1。软件算得准，数据又合规，i值就高，数据就能更好地变成有用的结论。比如，预测准确率95%，i就可以设为0.95。
ρ（x）：代表数据的“重要程度”，x是具体的数据类型，比如“主营业务收入”的重要程度，肯定比“管理费用”高，这个程度可以由财务团队根据工作经验来定。
■ρ（x）dx：简单说，就是把所有有效数据的“重要程度”加起来，算出这些数据的总价值。
这套模型的实际逻辑就是财务工作的真实流程：先把分散的数据整合起来→挑出有用的信息→变成决策依据，形成一个完整的工作闭环。比如，某企业筛选出8，000条有效数据，这些数据的总价值算出来是1，200万元，转化效率i设为0.85，最终得到的决策依据价值就是1，020万元。企业用这些依据制定下季度成本预算，很快就明确了要重点控制原材料采购费用，效果很明显。这也说明，基于这个模型搭建会计大数据平台是完全可行的。
四、结论及展望
在大数据时代，信息已成为核心商业资产，蕴含着巨大的财富创造潜力。企业客户数据向云存储管理模式迁移的趋势，凸显了两大关键诉求：防范客户身份信息遭恶意窃取、保障客户隐私安全。本文对数据挖掘技术的应用效果展开针对性评估。未来研究会继续聚焦于会计领域的专用大数据分析功能开发，并探索会计数据分析技术在远程审计、绩效评价等场景的落地路径。云计算平台具有资源广泛共享的天然属性，因此亟须进一步探索适配会计信息特点的安全防护措施，以保障企业内部会计数据的机密性与可用性。此外，企业应考虑与云服务提供商建立合作伙伴关系，确保实施的数据完整性解决方案符合最新的安全标准和监管要求。从政策角度来看，监管机构可能需要调整现有框架，以更好地适应云会计及其采用的创新验证方法的细微差别。政府部门通过税收优惠或补贴等方式激励企业采用尖端安全措施，将显著推动企业投资这些关键技术。通过解决这些政策问题并遵循推荐的最佳实践，企业不仅能提升其基于云的会计系统的安全性，还能为在数字时代建立一个更强大、高效和透明的金融生态系统作出贡献。
（作者单位：安庆职业技术学院）
主要参考文献：
［1］王一民.数据要素视域下企业管理会计信息系统构建研究［J］.财会通讯，2025（23）.
［2］王凡林，李劭卿，刘丽，郑亚娜.信息技术与会计、审计的融合演进：理论发展、实践创新与“四合”新发展模式前瞻［J］.会计之友，2025（20）.
［3］谢晋旖.AI时代企业会计数据集成管理策略研究［J］.中国农业会计，2024.34（10）.
［4］李爱敏，李燕.大数据分析在管理会计中的应用研究［J］.商业会计，2020（15）.
［5］窦丽，基于大数据挖掘的企业财务会计信息化管理系统［J］.中国管理信息化，2022.25（22）.
［6］高婷.公立医院运营信息化平台建设研究——基于大数据技术与管理会计工具融合［J］.财会通讯，2021（13）.
［7］（美）Dursun Delen，著.大数据掘金：挖掘商业世界中的数据价值［M］.丁晓松，等，译.北京：中国人民大学出版社，2016.
［8］张明，赵华，徐莉.面向云会计数据的第三方公开审计框架设计［J］.计算机应用研究，2019.36（10）.
|
|
|
|
