个人消费信贷风险评估模型的建立_使用和监控

信息安全风险评估模型及其算法研究

信息安全风险评估模型及其算法研究摘要：在信息科技日益发展，人类社会对信息的依赖性越来越强，信息资产的安全性受到空前的重视，而当前我国的信息安全水平普遍不高，与西方发达国家存在较大差距。在当前信息安全领域，主要的管理手段是奉行着“三分技术，七分管理”的原则。要想提高整体的信息安全水平，必须从一个组织整体的信息安全管理水平着手，而不仅是依赖于防火墙、入侵检测、漏洞扫描等传统信息安全技术手段，而目前信息安全管理的最起始的工作主要是信息安全风险评估，而信息安全风险评估的手段单一化、多元化、难以定量化。以往的信息安全风险评估多从AHP层析分析法、模糊综合评价及灰色理论入手，而较少采用V AR风险定量分析和概率论等数学方法去分析和评估信息安全的风险。以V AR风险定量分析每个风险源的损失额度，以概率论和数理统计的方法去评估每个风险源在整体信息安全的风险比例，从而便于组织合体调配资源，达到资源的最佳配置，降低组织的整体信息安全风险。关键词：信息安全；风险评估；V AR分析；数理统计 1研究背景及现状随着信息时代的迅速到来，众多的组织机构将重要信息存放在信息系统中，在业务上也越来越依赖信息系统的安全性、可用性、可恢复性。越来越多的组织机构意识到信息安全的重要性，例如金融、电力、通讯等相关涉及公共利益的组织机构投入巨资进行了信息安全能力的提升。而我国以公安部牵头的信息安全等级保护工作也在如火如荼的进行，对不同行业，不同机构进行分类保护，极大的从制度和法规方面促进了我国信息安全保护水平的提升，从国家宏观层面上积极推进了信息安全工作的开展。针对于国家公安部开展的信息安全等级保护工作，不同行业的信息安全等级易于测量，但对于某一行业具体金融机构的信息安全能力定级上难以定量化，不同金融机构所面对的信息安全风险大小不一，来源不同，极具差异化。小型银行在信息安全领域的花费将和大银行完全相同，将加大中小银行的商业负担，造成不必要的浪费，如何运用数量方法定量的而不是定性的去评估信息安全风险成为信息安全领域一个急需解决的学术问题。 ①国外的研究现状。目前在国外，最为流行的信息安全风险管理手段莫过于由信息系统审计与控制学会ISACA（InformationSystemsAuditandControl Association）在1996年公布的控制框架COBIT 目前已经更新至第四版，主要研究信息安全的风险管理。这个框架共有34个IT的流程，分成四个控制域：PO （Planning&Organization）、AI（Acquisition&Implementation）、DS （Delivery and Support）、ME（Monitor and Evaluate），共包含214个详细控制目标，提供了自我审计标准及最仕实践，能够指导组织有效利用信息资源。管理信息安全相关风险。文章总结了其中与信息安全管理相关的特点：更清晰的岗位责任划分。为了改善对IT流程模型的理解，COBIT4.0为每个IT流程进行了定义，对每个流程及基木输入/输出及与其他流程的关系进行了描述，确定它从哪个流程来，哪个

质量部控制实验室风险评估

质量控制实验室风险评估 1.概述成都恒瑞制药有限公司位于成都市高新区西部园区百草路18号。作为药品生产企业，产品质量控制至关重要, 实验室涉及到成品、原料、辅料、化工原料、包装材料、工艺用水、中间产品等的质量检验等。质量部实验室分为三个组，分别为仪器组、化测组、生测组。为进一步提高对实验室的管理水平，发现并尽可能消除一些潜在的风险对产品质量造成的威胁，质量部组织相关技术人员开展了对实验室的风险分析。 2. 评估目的消除实验室存在的风险。 3. 评估范围目前公司口服固体制剂分为片剂和硬胶囊剂，正常生产的片剂有17个，硬胶囊剂有4个。所以此次主要评估片剂的工艺。 4．评估标准应用失败模式效果分析，从下述几个方面进行评估，并确定相应的标准，根据评估

说明： ●严重性 ◆可忽略（1级）无影响或对生产线造成很小破坏，对产品有微小影响，可能会引起该批或该批一部分损失或小的返工，很少有顾客发现缺陷。 ◆微小（2级）对生产线造成较小破坏，对产品造成较小影响，可能引起目前批的损失，很多顾客可能会发现缺陷。 ◆中等（3级）造成生产线的较小破坏，对产品造成中等影响，可能会造成目前批损失，还会影响本班次后续批次，顾客感觉不方便。 ◆严重（4级）造成生产线极大破坏，对产品有高的影响，可能会持续一段时间或造成产品全部报废，且严重影响产品供应，可能会导致顾客不满意，但无人员死亡。 ◆毁灭性（5级）影响操作人员和机器安全或违反有关法律法规的极其严重的失败模式，对产品有严重影响，可能会持续几周、几个月，会严重影响到整个连续生产的所有后续批次，需要较高的成本才能消除影响。 ●可能性 ◆频繁（5级）事故频频发生，几乎每次都有可能，控制措施不到位 ◆很可能（4级） 1年发生1次或多次，不会感到意外 ◆可能（3级）： 1～5年发生1次，事件可能发生，控制措施可能被破坏 ◆偶尔（2级） 5～10年发生1次，事件发生概率非常低，但可预见 ◆罕见（1级）

信息系统安全风险的概念模型和评估模型

信息系统安全风险的概念模型和评估模型叶志勇摘要：本文阐述了信息系统安全风险的概念模型和评估模型，旨在为风险评估工作提供理论指导，使风险评估的过程和结果具有逻辑性和系统性，从而提高风险评估的质量和效果。风险的概念模型指出，风险由起源、方式、途径、受体和后果五个方面构成，分别是威胁源、威胁行为、脆弱性、资产和影响。风险的评估模型要求，首先评估构成风险的五个方面，即威胁源的动机、威胁行为的能力、脆弱性的被利用性、资产的价值和影响的程度，然后综合这五方面的评估结果，最后得出风险的级别。关键词：安全风险、安全事件、风险评估、威胁、脆弱性、资产、信息、信息系统。一个机构要利用其拥有的资产来完成其使命。因此，资产的安全是关系到该机构能否完成其使命的大事。在信息时代，信息成为第一战略资源，更是起着至关重要的作用。信息资产包括信息自身和信息系统。本文提到的资产可以泛指各种形态的资产，但主要针对信息资产及其相关资产。资产与风险是天生的一对矛盾，资产价值越高，面临的风险就越大。风险管理就是要缓解这一对矛盾，将风险降低的可接受的程度，达到保护资产的目的，最终保障机构能够顺利完成其使命。风险管理包括三个过程：风险评估、风险减缓和评价与评估。风险评估是风险管理的第一步。本文对风险的概念模型和评估模型进行了研究，旨在为风险评估工作提供理论指导，使风险评估的过程和结果具有逻辑性和系统性，从而提高风险评估的质量和效果。一、风险的概念模型安全风险（以下简称风险）是一种潜在的、负面的东西，处于未发生的状态。与之相对应，安全事件（以下简称事件）是一种显在的、负面的东西，处于已发生的状态。风险是事件产生的前提，事件是在一定条件下由风险演变而来的。图1给出了风险与事件之间的关系。图1 风险与事件之间的关系风险的构成包括五个方面：起源、方式、途径、受体和后果。它们的相互关系可表述为：风险的一个或多个起源，采用一种或多种方式，通过一种或多种途径，侵害一个或多个受体，造成不良后果。它们各自的内涵解释如下： ? 风险的起源是威胁的发起方，叫做威胁源。 ? 风险的方式是威胁源实施威胁所采取的手段，叫做威胁行为。 ? 风险的途径是威胁源实施威胁所利用的薄弱环节，叫做脆弱性或漏洞。 ? 风险的受体是威胁的承受方，即资产。 ? 风险的后果是威胁源实施威胁所造成的损失，叫做影响。图2描绘了风险的概念模型，可表述为：威胁源利用脆弱性，对资产实施威胁行为，造成影响。其中的虚线表示威胁行为和影响是潜在的，虽处于未发生状态，但具有发生的可能性。潜在（未发生状态）显在（已发生状态）

企业信用风险评估模型分析

企业信用风险评估模型企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。 I —、企业信用风险评估概念企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。 I 二、企业信用风险评估模型构建 (一）信用分析瘼型概述 — 在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。计分模型 Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时，Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。 2.巴萨利模型

巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信分析模型。此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。 Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。 3.营运资产分析模型营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。《营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □第三章企业征信业务又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。 (二）企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型

创建AHP审计风险评估模型

创建AHP审计风险评估模型一、风险要素选择本文对风险要素的选择主要考虑从客户需求和业务风险两个方面进行。 (一)客户需求角度客户需求主要包括公司的战略管理与发展需求,管理层的重点关注需求以及被审计对象的经营管理需求等。公司的内审工作必须与的发展方向和目标保持一致,因此将公司战略发展的重点引入到内审工作中是十分重要和必要的。另外,内部审计是为服务的,公司的高层管理者出于对公司业绩和经营某方面关注,也会要求内审人员实施某些特定项目的审计。被审计对象的需求则更不用说。对第一类需求,可以从公司的年度战略规划中识别,如中长期发展目标、战略规划等,第二类需求信息可以根据问卷调查的方式取得,第三类需求较灵活,一般是在经营过程中临时产生。 (二)业务风险角度业务风险的影响因素包括内控制度的有效性、运营管理水平、业务本身的性质和影响金额,以及年度工作的重难点领域等。对业务风险的评价,很多学者都已有所研究。谢维佳(20XX)在对银行进行风险评价时,认为应当从风险发生的可能性、风险发生后可能造成的损失程度以及损失频率等方面计算和衡量风险的大小,这也是大多数学者所认可和采用的方法。而刘颖斐在对的整体风险进行评价时,则考虑了风险评值、权重等因素。南方航空集团公司审计部课题组(20XX)、乔林(20XX)在研究风险导向审计时进一步引入了内控因素,如内控有效性、内控变化情况、上次审计时间等。任进军(20XX)提出从性质和来源角度评价风险,引发了我们对业务性质的关注。在审计计划制定方面,甄士龙(20XX)总结借鉴了前人的方法,还进一步将年度工作的重、难、热点以及管理层关注的项目等也作为内部审计工作的重点之一。从业务经验来看,在具体审计工作中,审计人员对业务风险的评估和判断,很大程度上还依赖于对某些重要运营指标的测试和评价,这也是业务风险评价中非常重要的考察因素之一。 (三)综合结果通过归纳、整理各种不同观点,同时考虑业务经验以及客户需求,本文最终形成了以内部控制、运营管理、业务重点和风险评估为主的风险评价要素体系。其中内部控制包括内控制度完整性、最近一次内控测试结果、内控稳定性以及抽

质量风险评估审核表

质量风险管理评价与控制表风险评价风险控制采购环节风险因素供应商审核：供应商产品审核；销售人员资质审核管理措施 1、确立企业“购、储、销”的计算机信息管理系统，未经审核，系统不能确认企业为合格供应商；资质过期，系统自动报警、锁定；非授权人不能在系统内审批；2、对审核人员加强药品购进管理制度、首营企业和首营品种审核制度及相关程序的培训；3、通过年度药品质量进货评审，对质量信誉不好的企业退出供应不购进其产品。缺陷原因1、未审核；2、资质过期；3、审核不到位缺陷后果购入假药或劣药风险分析 1、人为因素影响较大； 2、系统可控风险评估风险高，企业提供虚假证明材料；销售人员挂靠企业或未经授权代理其它企业产品或冒充药品的产品风险接受风险减少，风险避免收货环节风险因素收货检查管理措施 1、确立企业“购、储、销”的计算机信息管理系统，未经采购人员制定的采购记录，系统无收货指令；收货需凭系统指令—— “采购订单”执行；2、对收货人员加强药品购进管理制度、收货管理制度及程序的培训；3、严格执行药品收货原则。缺陷原因检查不到位缺陷后果 1、接收非我公司购进的药品； 2、接收假药（受污染等）或劣药；3、接收药品质量明显缺陷（外观质量问题、包装破损、短少等）药品。风险分析1、人为因素影响较大；2、系统可控风险评估风险适中，由于是中间环节，后期有质量检查验收环节控制。风险接受风险避免质量检查验收环节风险因素检查验收管理措施 1、确立企业“购、储、销”的计算机信息管理系统，验收员凭收货员签发的验收指令——“验收通知单”执行验收；2、对验收员加强药品质量检查验收管理制度、抽样验收程序的培训；3、严格执行冷链管理要求；4、验收不合格的药品报质量管理部并有相应的记录和手续。缺陷原因 1、未验收； 2、检查验收不到位； 3、验收延误； 4、抽样不到位缺陷后果 1、验收不合格的假药（受污染等）或劣药； 2、验收合格药品质量缺陷（外观质量问题、包装破损、短少等）药品；3、验收延误（冷链药品），造成药品质量缺陷（内在质量）、药品失效风险分析1、人为因素影响较大；2、系统可控风险评估风险较高，验收环节是药品入库管理关键环节，是质量管理重点风险接受风险减少、风险可控储存养护风险因素储存管理、养护检查管理措施 1、完善人员培训，保管员、养护员积极落实岗位管理职责，严格执行药品保管、储存养护管理制度、仓库温湿度管理制度等相关制度和程序；2、药品应按存储条件（常温库、阴凉库、冷库）分开储存、仓库合理储存做到“五分开”；药品堆码做到符合“五距”；3、仓库“五防”设施要及时保养、更新，定期清洁药品储存区域；4、仓库温湿度检测、调控设施、设备满足实时监测和自动调控（含冷库），必要时，进行仓库温湿度变化的验证；5、药品存储应按“五区”分开存放，不合格药品专区管理实行色标管理；6、养护员监测温湿度、指导保管员调控温湿度设施需要严格按制度执行；7、“药品近效期预警”畅通；8、养护检查过程中，发现问题及时向质量管理部门报告，质量管理部门应及时处理；9、养护分析要及时，并有结果；10、保管员对库存药品定期盘点，做到“账、货、卡”相符率100%；11、确立企业“购、存、销”的计算机信息管理系统，包括仓储管理系统，满足药品存储条件系统控制，自动分检到适宜仓库；满足药品质量状态系统管理；满足药品按批号管理进出库；12、落实质量否决权管理制度，保管员发现药品污染、变质、失效或质量缺陷，进行锁定后，报质量管理部门，复核确认后，入不合格品库，销售锁定； 13、仓储条件不能满足特殊储存条件的，可以通过直调方式，满足销售。缺陷原因 1、药品未按存储条件（常温、阴凉、冷藏）分开储存； 2、仓库合格储存不到位（未做到“五分开”）；药品堆码不到位，未做到符合“五距”；3、仓库“五防”设施不到位，未及时保养、更新，药品仓储环境卫生执行不到位；4、仓库温湿度检测、调控设施、设备不到位，不能满足实时检测和自动调控（含冷库）；5、药品存储未按“五区”分开存放，不合格药品未做到专区管理，实施色标管理不到位；6、养护人员检测温湿度、指导保管员调控温湿度设施执行不到位；7、“药品近效期预警” 执行不到位；8、养护检查过程中发现问题未及时按程序处理； 9、养护分析执行不到位；10、保管员库房账务、盘点不到位。缺陷后果 1、储存不当，造成药品污染、变质、失效（温湿度影响），成为假、劣药品；2、储存药品过期失效成为劣药；3、储存药品发生质量缺陷（储存造成外观质量问题、包装破损、短少等）药品；4、药品储存批号、数量差错。风险分析 1、人为因素影响较大； 2、系统可控； 3、仓库设施、设备更新提高风险评估风险高，储存环节保持药品质量稳定是药品经营企业最重要的质量管理环节，其中温湿度控制是关键，直接影响药品质量（特别是冷藏药品温度控制）风险接受风险减少、风险避免、风险转移销售环节风险因素销售客户选择、销售管理管理措施 1、确立企业“购、储、销”的计算机信息管理系统，未经质量审核的客户，系统不支持开票、出库，问题药品，系统锁定；2、规范销售人员销售行为；3、对销售人员加强药品销售管理制度、程序的培训；4、严格执行特殊管理药品的管理制度的要求。缺陷原因 1、销售部门对客户选择管理不到位；未梳理客户渠道，盲目于新开户；2、质量人员未对客户资质审核；3、由于仓储运输环节疏忽原因，造成销售假药、劣药；4、销售人员操纵的挂靠销售、走票销售；5、未按规定销售特殊管理的药品。缺陷后果 1、销售假药、劣药； 2、协助贩毒或提供毒源； 3、销售药品质量缺陷（质量问题、包装破损、短少等）药品。风险分析1、人为因素影响较大；2、系统可控风险评估风险较高风险接受风险减少、风险避免出库运输环节风险因素出库药品、冷藏药品运输缺陷原因 1、保管员执行药品出库复核拆零拼装管理制度不到位； 2、药品出库执行“先产先出、近期先出、按批号发货”原则不到位，质量不合格药品、过期失效药品发出；3、出库复核员坚持“四管理措施 1、保管员认真执行药品出库复核拆零拼装管理制度、“先产先出、近期先出、按批号发货”原则；2、出库复核员坚持“四不发” 原则、强化药品外观质量的复核工作；3、药品搬运人员、运输

安全风险评估模型

4.2安全风险评估模型 4.2.1建立安全风险评价模型和评价等级 ⑴建立原则参考安全系统工程学中的“5M”模型和“SHELL”模型。由于影响危化行业安全风险的因素是一个涉及多方面的因素集，且诸多指标之间各有隶属关系，从而形成了一个有机的、多层次的系统。因此，一般称评价指标为指标体系，建立一套科学、有效、准确的指标体系是安全风险评价的关键性一环。指标体系的建立应遵循以下基本原则[]：①目标性原则；②适当性原则；③可操作性原则；④独立性原则。由此辨识出危化安全风险评价的基本要素，并分析、确定其相互隶属关系，从而建立合理的安全风险评价指标体系[]。 ⑵安全风险指标体系以厂房安全风险综合评价体系为例，如下图所示。

厂房安全风险综合评价体系A 危害因素A 1 被动措施A 2 主动措施A 3 安全管理A 4 事故处理能力A 5 物质危险性A 11 物质数量A 12 生产过程A 13 存放方式A 14 厂房层数A 15 使用年限A 16 耐火等级A 21 防火间距A 22 安全疏散A 23 防爆设计A 24 自动报警及安全联动控制系统A 31 通风与防排烟系统A 32 室内安全防护系统A 33 其他安全措施A 34 安全责任制A 41 应急预案A 42 安全培训A 43 安全检查A 44 安全措施维护A 45 安全通道A 51 安全人员战斗力A 52 图4.1 厂房安全风险评价指标体系 ⑶建立指标评价尺度和系统评价等级经过研究和分析，并依据相关法规、标准，给出如下指标评价尺度和系统评价等级，如表4-1和表4-2所示。各指标的定性评价好较好中等较差差各指标的对应等级 E 1 E 2 E 3 E 4 E 5 各指标对应的分数 5 4 3 2 1 系统安全分区间 [4.5,5] [3.5,4.5] (2.5,3.5) (1.5,2.5) [1,1.5] 各指标对应的分数 5 4 3 2 1 设最低层评价指标C i 的得分为P Ci ，其累积权重为W Ci ，则系统安全分S.V.为： ∑=?=1 ..i C C i i W P V S （4-1） 4.2.2利用AHP 确定指标权重在调查分析研究的基础上，采用对不同因素两两比较的方法，即表3-1的1～9标度法，构造不同层次的判断矩阵。然后，求解出个评价指标的相对权重及累积权重。对判断矩阵的计

质量控制风险评估报告

****有限公司GMP文件 SOR-FX-00-003 ******有限公司质量控制风险评估报告

******有限公司GMP文件 SOR-FX-00-003 目录 1.概述 (3) 2.风险管理基本定义与概念 (3) 3.风险管理实施步骤 (3) 4.风险管理实施计划 (5) 5、质量风险管理项目组成员及职责 (5) 6、质量管理中心概述： (6) 7、风险识别 (7) 8、风险分析和评价结果 (7) 9、风险等级评定标准 (7) 9．1.严重性(S) (7) 9．2.可能性(P) (8) 9．3.可检测性(D) (8) 9．4.风险等级判定 (9) 10、结论.............................................................................................. 错误！未定义书签。

质量控制风险评估报告 1.概述正确的质量控制是产品放行的重要依据。为保证检测数据的准确性、及时性。为生产系统及时提供信息，保证产品符合注册标准和应用用途。特对质量控制系统进行风险评估。 3.风险管理实施步骤 3.1.风险管理实施流程图

时间的回顾 3.2.风险管理实施步骤 3.2.1.启动质量风险管理过程用于启动和策划一个质量风险管理过程的步骤可能包括以下几点： —明确问题和/或风险问题，包括辨识潜在风险相关假设； —收集与风险评估相关的潜在危险、伤害或影响人体健康的背景信息和资料和/或数据。 3.2.2.风险评估

包括辨识危险因素与暴露在这些危险因素相关风险的分析和评估。质量风险评估开始于一个明确的问题或风险问题。风险评估分三个阶段：风险识别确认、风险分析、风险评价。风险识别确认：是指参照风险问题或问题描述，系统地运用信息来辨识危险因素。这些信息可能包括历史数据、理论分析、意见等。风险分析：是对风险所关联已经辨识了的危险因素进行估计。它是对发生事件可能性与及灾害严重性进行定量或定性过程。风险评价：是比较已经辨识和分析的风险与给定的风险标准进行比较。 3.2.3.风险控制包括做出的降低和/或接受风险的决定。风险控制的目的是降低风险到一个可接受的水平。风险控制分两个阶段：风险降低、风险接受。风险降低：是着眼于当风险超过了某个特定(可接受)水平后缓和或避免质量风险的过程。风险降低可能包括用于减缓伤害的严重性和概率或增加检测性所采取的行动。通过实施风险降低措施，新的风险可能被引入到系统中或者显著增加其它已经存在的风险。在实施风险降低过程后，返回到风险评估中对风险中任何可能的改变进行辩识和评价。接受风险：一个接受风险的决定。风险接受可以是一个接受剩余风险的正式决定或者是当剩余风险不具体时的被动接受。 4.风险管理实施计划 4.1.风险管理范围质量控制风险评估 4.2.风险管理依据—《药品生产质量管理规范》（2010版）； —ICH Q9； —质量风险管理规程SMP-QR-001-01。 5

几种信息安全评估模型知识讲解

1基于安全相似域的风险评估模型本文从评估实体安全属性的相似性出发,提出安全相似域的概念,并在此基础上建立起一种网络风险评估模型SSD-REM 风险评估模型主要分为评估操作模型和风险分析模型。评估操作模型着重为评估过程建立模型,以指导评估的操作规程,安全评估机构通常都有自己的操作模型以增强评估的可实施性和一致性。风险分析模型可概括为两大类:面向入侵的模型和面向对象的模型。面向入侵的风险分析模型受技术和规模方面的影响较大,不易规范,但操作性强。面向对象的分析模型规范性强,有利于持续评估的执行,但文档管理工作较多,不便于中小企业的执行。针对上述问题,本文从主机安全特征的相似性及网络主体安全的相关性视角出发,提出基于安全相似域的网络风险评估模型SSD-REM(security-similar-domain based riskevaluation model)。该模型将粗粒度与细粒度评估相结合,既注重宏观上的把握,又不失对网络实体安全状况的个别考察,有助于安全管理员发现保护的重点,提高安全保护策略的针对性和有效性。 SSD-REM模型 SSD-REM模型将静态评估与动态评估相结合,考虑到影响系统安全的三个主要因素,较全面地考察了系统的安全。定义1评估对象。从风险评估的视角出发, 评估对象是信息系统中信息载体的集合。根据抽象层次的不同,评估对象可分为评估实体、安全相似域和评估网络。定义2独立风险值。独立风险值是在不考虑评估对象之间相互影响的情形下,对某对象进行评定所得出的风险,记为RS。定义3综合风险值。综合风险值是在考虑同其发生关联的对象对其安全影响的情况下,对某对象进行评定所得出的风险,记为RI。独立域风险是在不考虑各评估实体安全关联的情况下,所得相似域的风险。独立网络风险是在不考虑外界威胁及各相似域之间安全关联的情况下,所得的网络风险评估实体是评估网络的基本组成元素,通常立的主机、服务器等。我们以下面的向量来描述{ID,Ai,RS,RI,P,μ} 式中ID是评估实体标识;Ai为安全相似识;RS为该实体的独立风险值;RI为该实体合风险值;P为该实体的信息保护等级,即信产的重要性度量;属性μ为该实体对其所属的域的隶属

供应链合作伙伴关系风险评估模型的探究

供应链合作伙伴关系风险评估模型的探究刘雪梅（吉林建筑工程学院吉林长春 130021）【摘要】集成化供应链管理环境下，供应链合作伙伴关系是在一定时期内的共享信息、共担风险、共同获利的战略合作伙伴关系，运行中必然存在各种风险因素。本文通过建立模糊综合评判模型，试图建立一个可操作的风险评估模型，对供应链合作伙伴关系的风险进行评估，并用案例检验该模型的实践性和可操作性。【关键词】供应链合作伙伴关系模糊综合评判模型双因素法一、问题提出供应链合作伙伴关系(SCP)， Maloni M J等认为，供应链合作伙伴关系，又称为战略联盟、是指供应链中两个独立的实体为获取特定的目标和利益而形成的一种关系。Robert J .Vokurka等指出,伙伴关系是买方和供应商就一段较长时间达到的承诺和协议,其内容包括信息共享和分担伙伴关系带来的利益和风险。国内马世华认为：供应商—制造商(Supplier-Manufacturer)关系,或者称为卖主/供应商-买主(Vendor/Supplier-Buyer)关系、供应商关系（Supplier Partnership）。可以定义为供应商与制造商之间，在一定时期内的共享信息、共担风险、共同获利的伙伴关系。这样一种战略合作形成于集成化供应链管理环境下，形成于供应链中为了特定的目标和利益的企业之间。结合我国企业合作关系现状以及国内外学者的研究可以发现，由于信息不对称风险，导致道德风险问题的产生；相互依赖性增强所带来供应链的效率降低的风险；合作伙伴同时参与多条供应链所带来的风险等原因，要求风险管理者发现供应链合作伙伴关系中存在的风险因素，并从实践的角度来探讨供应链合作伙伴关系风险评估问题，因此本文通过建立模糊综合评判模型，试图建立一个可操作的风险评估模型，对供应链合作伙伴关系的风险进行评估，并用案例检验该模型的实践性和可操作性。二、供应链合作伙伴关系风险评估模型建立风险定义为是因为人们从事各种活动有可能蒙受的损失或损害，对供应链风险的评价采用双因素评价风险的指标是风险等级，它是风险危害度和风险发生概率这两个因素的函数，可表示为R=F（P，C），故称双因素法。风险危害度是对风险爆发后的危害程度的估计，风险发生的概率是对风险爆发可能性的估计。通过对风险发生概率和风险危害度的评估从而得出风险综合评估结果即风险水平的等级。风险水平的等级可描述如下：用R=F（P，C）表示风险水平的等级的值，用P f表示风险发生的概率（可视为成功的可能性），C f表示风险危害度；P s 表示风险不发生的可能性，C s表示其后果的概率测度，显然有：P f=1-P s，C f=1-C s，则风险水平的等级可计算如下：R=F（P f·C f）=1- P s ·C s

信息安全风险评估技术

信息安全风险评估技术手段综述王英梅1 （北京科技大学信息工程学院北京 100101）摘要：信息安全成为国家安全的重要组成部分，因此为保证信息安全，建立信息安全管理体系已成为目前安全建设的首要任务。风险评估作为信息安全管理体系建设的基础，在体系建设的各个阶段发挥着重要的作用。风险评估的进行离不开风险评估工具，本文在对风险评估工具进行分类的基础上，探讨了目前主要的风险评估工具的研究现状及发展方向。关键词：风险评估综合风险评估信息基础设施工具引言当今时代，信息是一个国家最重要的资源之一，信息与网络的运用亦是二十一世纪国力的象征，以网络为载体、信息资源为核心的新经济改变了传统的资产运营模式，没有各种信息的支持，企业的生存和发展空间就会受到限制。信息的重要性使得他不但面临着来自各方面的层出不穷的挑战，因此，需要对信息资产加以妥善保护。正如中国工程院院长徐匡迪所说：“没有安全的工程就是豆腐渣工程”。信息同样需要安全工程。而人们在实践中逐渐认识到科学的管理是解决信息安全问题的关键。信息安全的内涵也在不断的延伸，从最初的信息保密性发展到信息的完整性、可用性、可控性和不可否认性，进而又发展为“攻（攻击）、防（防范）、测（检测）、控（控制）、管（管理）、评（评估）”等多方面的基础理论和实施技术。如何保证组织一直保持一个比较安全的状态，保证企业的信息安全管理手段和安全技术发挥最大的作用，是企业最关心的问题。同时企业高层开始意识到信息安全策略的重要性。突然间，IT专业人员发现自己面临着挑战：设计信息安全政策该从何处着手？如何拟订具有约束力的安全政策？如何让公司员工真正接受安全策略并在日常工作中执行？借助于信息安全风险评估和风险评估工具，能够回答以上的问题。一.信息安全风险评估与评估工具风险评估是对信息及信息处理设施的威胁、影响、脆弱性及三者发生的可能性的评估。它是确认安全风险及其大小的过程，即利用定性或定量的方法，借助于风险评估工具，确定信息资产的风险等级和优先风险控制。风险评估是风险管理的最根本依据，是对现有网络的安全性进行分析的第一手资料，也 1作者介绍：王英梅(1974-)，博士研究生，研究方向为信息安全、风险评估。国家信息中心《信息安全风险评估指南》编写小组成员。

风险评估模型

风险审计预估要素确定（底稿）第315号国际审计准则(IsA315)要求从六方面了解被审计单位及其环境： (1)行业状况、监管环境以及其他外部因素； (2)被审计单位的性质； (3)被审计单位对会计政策的选择和运用： (4)被审计单位的目标、战略以及相关经营风险； (5)被审计单位财务业绩的衡量和评价； (6)内部控制 ISA315将被审计单位的战略以及相关经营风险与其他五个需要考虑的因素并列，对重大错报风险的分解过于粗略，实务中难以实篇。我国学者汪国平认为：重大错报风险应从宏观经济因素、行业因素、微观因素三方面分解，微观因素包括：法人治理结构、持续经营能力、可能使管理层舞弊的因素、内部控制制度、战略规划、财务状况六个因素，这样的划分，较为全面概括了重大错报风险的影响因素。风险评估审计：审计风险--------> 道德风险*1+固有风险*β（式1）-------> 重大*1+非重大*α（式2） 1.道德风险(不可控制风险) 包括：可能使管理层舞弊的因素，管理层或股东有损害企业利益的等等行为，审计人员职业道德，风险值只有0和1，和重大事项风险相同，但重大风险的风险值可以通过展开后续审计减少可以控制的风险，降低后的重大风险事项和非重大风险事项的综合值才是应该被财务报表使用者参考的数据。 2.固有风险(可控制风险) 包括：固有风险=重大错报风险*1+非重大错报风险*α 3.重大风险（重大错报风险）包括：与管理层沟通的有效性客户持续经营能力，是否能保证持续经营客户主体赔偿能力，是否能维持合理的资产结构法人治理结构是否合理，股东是否拥有绝对的控制权 4.非重大风险=（外部环境风险+行业风险+企业内部风险）*α 包括：外部环境风险→宏观市场风险=①预测市场需求变化→预期销售收入增加率/减少率*+②整个行业的风险特点→同类比上市公司市场利润最高与最低的差值* 企业内部风险=③客户企业生产能力即供给状况→客户企业吸取资本的能力→当年实收资本/平均总资产*+④客户持续经营能力→营运能力综合指标+偿债能力综合指标*+⑤诉讼风险 1.1道德风险包括：可能使管理层舞弊的因素，管理层或股东有损害企业利益的等等行为，审计人员职业道德 1.2固有风险=外部环境风险+行业风险+企业内部风险外部环境风险→宏观市场风险=①预测市场需求变化→预期销售收入增加率/减少率*+②整个行业的风险特点→同类比上市公司市场利润最高与最低的差值*

消防安全风险评估模型研究

City Fire Risk Assessment Model Based on the Adaptive Genetic Algorithm and BP Network JIAO AIHONG Department of Fire Commanding Chinese People’s Armed Police Forces Academy Lang fang China, 065000 e-mail:ylzmyradio@https://www.360docs.net/doc/7e10112759.html, YUAN LIZHE No.3 Department Nanjing Artillery Academy Langfang China, 065000 e-mail:ylzmyradio@https://www.360docs.net/doc/7e10112759.html, Abstract—Based on the risk evaluation index system of city fire, a comprehensi ve evaluati on model wi th the adapti ve geneti c algorithm and BP neural network (AGA-BP) is established in the arti cle.In former process of the hybri d algori thm, the adapti ve geneti c algori thm i s appli ed to adjust wei ghts and thresholds of the three-layer BP neural network and train the BP neural network for locati ng the global opti mum, and the error back propagat i on algor i thm i s used to search i n ne ghborhoods of the approx mate opt mal solut on n the later process. The program wri tten i n VB6.0 i s used to learn some samples of c i ty f i re r i sk accord i ng to the AGA-BP algorithm and the general BP algorithm. The results show that the learning precision of AGA-BP algorithm is more correctly than that of the general BP algorithm. The training speed and convergence rate of the former i s s i gn i f i cantly i mproved because of the combi nati on of AGA and BP algori thm. It i s helpful to realize automated evaluation for city fire risk. Keywords-fire risk assessment; adaptive genetic algorithm; back propagation algorithm I.I NTRODUCTION City fire risk assessment is given a comprehensive evaluation conclusion on the probability of fire accidents and the vulnerability assessment of city facilities and the resistance ability of fire in the city,which is based on statistical analysis of city history fire data and hazard identification of the heavy danger sources. At present, the research on city fire risk assessment work is still very weak. Some foreign scholars are mainly concerationed on how to assess the city fire risk and reduce city fire losses and giving some assessment methods. It is helpful to plan city fire force and give a fire safety grade to the district by the fire risk evaluation conclusion. The home researchers is mostly focused on giving a synthetic evaluation conslusion for a certain producing enterprise or a particular building, while for fire risk assessment of the whole city is at a early stage presently. With the development of economy, there are more and more large and high buildings in big cities,and the spatial morphology is changing, and the population is increasing, and the wealth concentrated increasingly, oil, gas, electricity and decoration materials are widespread used in our living life, so the structure of city is complex, and the number of city fire hazards is growing.The safety evaluation methods in common use is including safety check list method, accident type and analysis method, fuzzy synthetic evaluation method, accident tree method, analytic hierarchy process and so on. These methods are short of further studies about the effect factors of fire, because the city security against fire as a whole, density of population, quantity of electricity and other factors are fireare interrelated, interaction and mutual checks each other. So, we need to notice that the evaluation process is dynamic and nonlinear. If we use artificial neural networks (ANN) and expert system to simulate the judgement reasoning and the decision-making process of city fire risk evaluation process, the limitations of traditional methods and the subjectiveness of experts can be avoided because of its good evaluation model structure and working platform. II.E RROR B ACK PROPAGATION AL GORITHM Figure 1three-layer BP network structure . The The three-layer BP neural network structure is shown in Fig.1. Error back propagation algorithm is one of the most popular neural network learning algorithms,which has been used widely in many fields, such as pattern recognition, fault diagnosis and automatic controls[1]. The BP algorithm trains a given feed-forward multilayer neural network for a given set of input patterns with known samples. When each entry of the sample set is presented to the network, the network examines its output response to the sample input pattern. The output response is then compared to the known and desired output and the error value is calculated. Based 2012 International Conference on Industrial Control and Electronics Engineering