一种基于人工智能的企业财务数据安全管理系统及方法

本发明涉及企业财务安全管理，具体为一种基于人工智能的企业财务数据安全管理系统及方法。

背景技术：

1、企业财务数据安全管理系统的存在是为了解决企业面临的财务数据安全和管理挑战，提供一种全面、有效的解决方案。财务数据是企业最重要、最敏感的资产之一。保护财务数据的安全性对企业的可持续发展至关重要。

2、现有的企业财务数据安全管理系统只是简单对企业的财务数据进行上传至系统后，通过对管理人员的一些权限进行传输、访问和修改，但是大量的财务数据，人工在管理提交存储、访问过程中进行的加密行为，相对来说，不够智能，人工管理容易导致财务数据安全管理系统中的异常检测和风险评估可能存在误报和漏报的问题。

技术实现思路

1、（一）解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于人工智能的企业财务数据安全管理系统及方法，通过采集企业财务数据的集合样本进行处理、特征提取后，建立深度学习模型，进行智能模型训练，获取综合分类系数zhxs，并将综合分类系数zhxs和标准阈值对比，判定风险级别并进行相应的加密处理，提高了企业财务数据的安全性和保护水平。不同级别的风险数据采取不同的安全措施，防止未经授权的访问和数据泄露；通过建立深度学习模型和分析加密处理后的风险数据的行为模式，可以实时监测异常活动和访问入侵行为。利用人工智能技术识别风险行为，并生成相应的报告和预警通知，帮助企业及时发现和应对潜在的风险，减少财务数据安全管理系统中的异常检测和风险评估可能存在误报和漏报的问题。

3、（二）技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于人工智能的企业财务数据安全管理方法，包括以下步骤，

5、s1、采集获得企业财务数据的集合样本，对企业财务数据的集合样本进行处理；

6、s2、对处理后财务数据的集合样本中提取特征，获得特征财务数据；

7、s3、建立深度学习模型，将处理后的特征财务数据按照分类，进行模型训练，获取综合分类系数zhxs；

8、s4、智能安全加密管理，将综合分类系数zhxs与标准阈值对比，若超过标准阈值，判定为核心高级别风险数据；若综合分类系数zhxs低于标准阈值30%，则判定为中级别风险数据；若综合分类系数zhxs低于标准阈值40%，则判定为低级别风险数据；若综合分类系数zhxs低于标准阈值50%，则判定为公开级别数据；并对相对应的级别风险数据进行相对应的加密处理；

9、s5、分析加密处理相对应的级别风险数据的行为模式，建立基准，监测异常活动和访问入侵行为，通过人工智能技术识别风险行为，并生成相应的报告，并发送预警通知。

10、优选的，所述s1步骤包括：

11、s11、采集企业财务数据的集合样本，包括已分类的收入、支出和利润数据；还包括未分类的数据，需要手动标记类别；

12、收入包括企业的销售收入、服务费用和利息收入；支出包括企业的采购成本、人员薪资月报表、房租费用和运输费用；利润包括企业的净利润和毛利润；未分类的数据包括负债、股东权益、税务和财务报表分类；负债包括企业的短期负债、长期负债和债券；股东权益包括企业的股本信息、资本储备和盈余公积；税务包括企业的税费、税务申报和税务调整；财务报表包括企业的资产负债表、利润表和现金流量表；

13、s12、将采集到的企业财务数据的集合样本进行处理，处理包括数据清洗、缺失值处理和归一化处理。

14、优选的，所述s2步骤包括，从财务数据的集合样本中提取特征，包括数值特征提取和文本类型特征提取，所述数值特征提取包括提取总额、平均值和方差，所述文本类型特征提取包括提取关键词和词频信息，获得特征财务数据；

15、总额提取用于计算财务数据的总额，包括计算收入总额、支出总额和利润总额；

16、平均值提取用于计算财务数据的平均值，包括计算平均销售额、评价成本和平均利润；

17、方差提取用于计算财务数据的方差，用于衡量数据的变化程度，获得方差变化波形表；

18、文本类型特征提取用于对财务数据中的文本字段进行处理，对文本分词、词干提取，将文本转化为关键词列表，关键词设置为产品名称、供应商名称和客户名称；词频信息提取包括统计财务数据中关键词在文本中出现的次数，计算每个关键词在财务数据样本集合中的词频率，作为文本类型特征。

19、优选的，所述s3步骤包括，

20、s31、将提取总额、平均值和方差作为数值特征，提取关键词和词频信息作为文本类型特征；将这些特征与财务数据样本的分类标签进行关联；

21、s3、建立深度学习模型进行分类任务训练，包括决策树、支持向量机和神经网络中的其中一种；

22、s4、根据深度学习模型对新的特征财务数据样本进行预测，得到分类结果；根据分类结果，计算综合分类系数zhxs。

23、优选的，所述综合分类系数zhxs通过以下公式获得：

24、

25、式中，、、、...、是从特征财务数据中提取的特征值，设置为是数值型特征或文本型特征；、、、...、是对应特征的权重；为修正常数。

26、优选的，所述s4包括，

27、s41、设置标准阈值用于不同级别风险的判断；设置标准阈值为30%、40%和50%；

28、s42、对每个特征财务数据样本的综合分类系数zhxs进行比较，根据不同的条件进行风险级别的判断：

29、若zhxs超过标准阈值，判定为核心高级别风险数据；

30、若zhxs低于标准阈值30%，判定为中级别风险数据；

31、若zhxs低于标准阈值40%，判定为低级别风险数据；

32、若zhxs低于标准阈值50%，判定为公开级别数据，即代表无风险数据；

33、s43、根据风险级别的判定结果，对相应级别的风险数据进行相应的加密方法处理。

34、优选的，所述s43的加密方法根据不同级别的风险数据而定；具体包括加密处理方法包括：

35、s431、核心高级别风险数据：采用三位字母加三位数字作为密码进行数据加密，同时设置相对应的访问权限和控制权限，并根据访问时间戳进行身份验证和记录；

36、s432、中级别风险数据：采用六位纯字母作为密码对数据进行加密，同时设置相对应的访问权限和控制权限；

37、s433、低级别风险数据：采用纯六位数字作为密码对数据进行加密，同时设置相对应的访问权限；

38、s434、不进行加密处理，访问权限打开，但是对访问记录进行备份记录。

39、优选的，所述s5包括：

40、s51、通过对正常行为模式的学习和分析，建立针对每个级别的风险数据的行为模式基准；行为模式基准包括访问频率、操作类型和数据传输模式；

41、s52、基于建立的行为模式基准，使用智能异常监测对加密后的级别风险数据进行实时监测；监测到访问频率的异常、操作类型的异常和数据传输的异常，判定为一级风险行为；

42、s53、采用网络流量传感器、日志传感器、身份验证传感器来监测访问入侵行为，包括未授权访问、异常登录尝试和数据泄露，识别到访问入侵行为，判定为二级风险行为；

43、s54、结合一级风险行为和二级风险行为，生成相应的风险报告，当识别有风险报告的情况，分析风险报告并生成预警命令通知，发送至安全团队。

44、优选的，所述预警命令通知包括邮件、短信和即时消息方式的其中一种或多种。

45、一种基于人工智能的企业财务数据安全管理系统，包括数据采集模块，数据预处理模块、特征提取模块、模型训练和分类模块、风险级别判定模块、备份模块、加密模块、安全控制模块、异常监测模块和预警模块；

46、数据采集模块从不同的数据源收集企业的财务数据，获取企业财务数据的集合样本；

47、数据预处理模块用于将企业财务数据的集合样本进行数据清洗、去除重复值和处理缺失值处理；

48、特征提取模块用于财务数据中提取关键特征，包括数值特征和文本类型特征；

49、模型训练和分类模块用于建立深度学习模型或其他机器学习模型，并将处理后的特征财务数据输入模型，计算获取综合分类系数zhxs；

50、风险级别判定模块用于综合分类系数zhxs与预设的标准阈值进行对比，判定财务数据的风险级别，根据设定的阈值条件，将数据分为不同级别的风险，包括核心高级别风险、中级别风险、低级别风险和公开级别数据；

51、备份模块用于核心高级别风险和中级别风险对应的数据进行周期备份；

52、加密模块用于对相对应级别的风险数据进行加密处理；

53、安全控制模块用于设定相应的访问权限和控制措施，确保只有授权人员能够访问和处理敏感数据；

54、异常监测模块用于监测加密后的风险数据的行为模式和访问活动，识别异常行为和入侵行为，并生成相应报告，包括异常行为的细节和风险评估结果；

55、预警模块用于根据相应报告发送预警通知给相关责任人或安全团队，以便及时采取措施应对风险事件。

56、（三）有益效果

57、本发明提供了一种基于人工智能的企业财务数据安全管理系统及方法。具备以下有益效果：

58、（1）该一种基于人工智能的企业财务数据安全管理系统及方法，通过从财务数据的集合样本中提取数值特征和文本类型特征，可以全面而准确地表达财务数据的特征信息。有助于全面而准确地表达财务数据的特征信息，提供重要的统计指标和变化趋势，以及捕捉关键的文本信息和词频分析。通过提取综合特征，建立深度学习模型进行分类训练，并计算综合分类系数zhxs，可以提高财务数据的分类准确性和灵活性。这有助于更好地理解和分析财务数据的分类情况，为后续的风险评估、加密管理和行为监测提供有益的信息和基础。

59、（2）该一种基于人工智能的企业财务数据安全管理系统及方法，通过针对不同级别风险的定制化加密处理，可以提升数据的安全性和隐私保护水平。核心高级别风险数据的强加密方法能有效防止未经授权访问和数据泄露，保护敏感信息的安全性。中级别和低级别风险数据的加密处理提供适度的数据保护，确保数据在传输和存储过程中不易受到恶意攻击。对访问记录进行备份记录，有助于监控和追踪数据访问行为，提高数据的可追溯性和可信度。加密处理方法中的访问权限和控制权限设置，使得对不同级别风险数据的访问和控制更加灵活。可以根据不同的业务需求和安全策略，设置相应的权限级别，确保只有授权人员可以访问和操作相应级别的风险数据，提高数据访问的合规性和安全性。通过根据风险级别判定结果对风险数据进行定制化加密处理，可以提高数据的安全性、隐私保护水平和访问控制能力。这有助于保护企业的财务数据免受风险和威胁，并确保数据在传输、存储和处理过程中的机密性和完整性。

60、（3）该一种基于人工智能的企业财务数据安全管理系统及方法，基于人工智能的企业财务数据安全管理方法能够实现对风险行为的监测和识别，生成相应的风险报告，并及时发送预警通知，提高对风险的应对能力和安全防护水平。

61、（4）该一种基于人工智能的企业财务数据安全管理系统，通过系统各个模块的协同作用，基于人工智能的企业财务数据安全管理方法能够提供有效的风险管理和保护措施，减少确保财务数据的安全性、完整性和可用性，基于人工智能技术，提高智能化，减少系统中管理员人工授权管理财务数据而导致的异常监测和风险评估产生误报漏报问题。