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数据资产审计中的合规性验证与监测路径

说明

随着数据量的激增，传统的风险评估方法已难以应对复杂多变的风险情况。数据挖掘和机器学习技术在数据资产审计中的应用，为审计人员提供了强有力的支持。通过对海量数据的分析，机器学习能够识别出潜在的风险模式和趋势，帮助审计人员提前发现风险隐患。例如，基于分类算法的风险预测模型可以根据历史审计数据对未来的风险进行预测，从而为审计决策提供数据支持。

风险控制与响应是数据资产审计中至关重要的一步。根据风险评估的结果，审计人员需要制定详细的风险应对措施。控制措施可以包括加强数据加密、提升访问控制权限、增强数据备份机制等