这意味着国家更加重视学位论文，都要自己来写好学位论文，不会像以前一样，不会写学位论文，找替写的就好了。
法律分析：科研诚信案件，是指根据举报或其他相关线索，对涉嫌违背科研诚信要求的行为开展调查并作出处理的案件。
法律依据：《科研诚信案件调查处理规则》 第二条 本规则所称的科研诚信案件，是指根据举报或其他相关线索，对涉嫌违背科研诚信要求的行为开展调查并作出处理的案件。前款所称违背科研诚信要求的行为（以下简称科研失信行为），是指在科学研究及相关活动中发生的违反科学研究行为准则与规范的行为，包括：（一）抄袭、剽窃、侵占他人研究成果或项目申请书；（二）编造研究过程，伪造、篡改研究数据、图表、结论、检测报告或用户使用报告；（三）买卖、代写论文或项目申请书，虚构同行评议专家及评议意见；（四）以故意提供虚假信息等弄虚作假的方式或采取贿赂、利益交换等不正当手段获得科研活动审批，获取科技计划项目（专项、基金等）、科研经费、奖励、荣誉、职务职称等；（五）违反科研伦理规范；（六）违反奖励、专利等研究成果署名及论文发表规范；（七）其他科研失信行为。
法律分析：中国首次以科研诚信为标题来发布的政策是《科研诚信倡议书》。
法律依据：《关于加强科研诚信建设的实施意见》 第二条 建立健全科研诚信建设管理机制和责任体系
（一）完善科研诚信统筹协调管理机制。省科技厅、省委宣传部分别负责自然科学领域和哲学社会科学领域科研诚信工作的统筹协调、宏观指导，会同有关单位加强科研诚信体系建设。各地和相关行业主管部门负责本地本系统的科研诚信统筹管理和建设工作，充实工作力量，强化工作保障，建立健全有关制度规范。科技管理部门、哲学社会科学管理部门要加强科技计划、哲学社会科学研究的科研诚信管理，健全以科研诚信为基础的监管机制。教育、卫生健康、新闻出版等部门要明确要求本系统相关单位完善内控制度，建设科研诚信监督，形成职责明确、高效协同的科研诚信工作管理体系。
（二）强化科研诚信建设的主体责任。从事科研活动的各类企业、事业单位、社会组织等是科研诚信建设第一责任主体，依据有关规定建立科研诚信规章制度，切实履行科研诚信预防、调查、失信行为处理等相关责任。科研机构、高等学校要加强科研诚信建设工作，对学术委员会科研诚信工作任务、职责权限作出明确规定，建立专门办事机构，配备专职人员。学术委员会要认真履行科研诚信建设职责，切实发挥在审议、评定、受理、调查、咨询等方面的作用，定期组织开展或委托第三方机构对本单位科研人员的学术论文、技术研发等科研成果等进行全覆盖核查，核查工作以3—5年为周期，必要时可采取针对性核查。承担科技计划项目的企业，要对项目主持人和团队提出科研诚信要求，对失信责任作出规定或约定。从事科技项目管理、科技评估、科技咨询、科技成果转化、科技企业孵化和科研经费审计等的科技服务与中介机构，须严格遵守行业规范，健全内控制度，强化诚信管理，自觉接受监督。
（三）增强学会、协会、研究会等社会团体自律自净功能。学会、协会、研究会等社会团体要在各自领域制定科研活动行为规范，加强会员科研诚信教育引导、诚信案件调查认定、科研诚信理论研究等工作，实现自我规范、自我管理、自我净化。
（四）严格科技人员诚信自律。从事科研活动的人员要恪守科学道德准则，坚守科研诚信底线，不得抄袭、剽窃他人科研成果或者伪造、篡改研究数据、研究结论;不得购买、代写、代投论文，虚构同行评议专家及评议意见;不得违反论文署名规范，擅自标注或虚假标注获得科技计划(专项、基金等)等资助;不得弄虚作假，取科技计划(专项、基金等)项目、科研经费以及奖励、荣誉等;不得有其他违背科研诚信要求的行为。从事科研学术活动的项目（课题）负责人、研究生导师要加强诚信管理，对项目（课题）组成员、学生的重要论文等科研成果署名、研究数据真实性、实验可重复性等进行诚信审核和学术把关，发挥言传身教作用。从事各类项目评审、咨询、评估、经费审计等活动的专家和人员，要按照有关规定、程序和办法，独立、客观、公正开展工作，严守科研诚信要求和职业道德，为科技管理决策提供负责任、高质量的咨询评审意见。科技管理人员要认真履行管理、指导、监督职责，严格遵守有关纪律。
违反科研伦理规范”细化为“以弄虚作假方式获得科技伦理审查批准，或伪造、篡改科技伦理审查批准文件等”，新增7种行为被列明为科研失信行为，细化调查处理职责分工……9月14日，科技部官网公布《科研失信行为调查处理规则》（以下简称《规则》）全文。《规则》自发布之日起实施，由科技部和中国社科院负责解释。《科研诚信案件调查处理规则（试行）》（国科发监〔2019〕323号）同时废止。科技部等二十二部门关于印发《科研失信行为调查处理规则》的通知称，为贯彻实施《中华人民共和国科学技术进步法》等法律法规，进一步规范科研失信行为调查处理工作，科技部会同科研诚信建设联席会议成员单位对《科研诚信案件调查处理规则（试行）》进行了修订。2007年，为落实科技部第11号令——《国家科技计划实施中科研不端行为处理办法（试行）》，科技部、教育部、中国科学院、中国工程院、国家自然科学基金委员会、中国科学技术协会等六个部门和单位决定建立科研诚信建设部门联席会议制度。2007年3月28日下午，科研诚信建设联席会议第一次会议召开。对照2019年9月25日的“关于印发《科研诚信案件调查处理规则（试行）》的通知”可知，与三年前相比，科研诚信建设联席会议成员单位新增两部门：国务院国资委、国防科工局。2022年8月25日的“科技部等二十二部门关于印发《科研失信行为调查处理规则》的通知”的落款单位有科技部、中央宣传部、最高人民法院、最高人民检察院、国家发展改革委、教育部、工业和信息化部、公安部、财政部、人力资源社会保障部、农业农村部、国家卫生健康委、国务院国资委、市场监管总局、中科院、社科院、工程院、自然科学基金委、国防科工局、中国科协、中央军委装备发展部、中央军委科学技术委员会。《规则》显示，代投论文或项目申报验收材料、买卖实验研究数据、无实质学术贡献署名、重复发表、引用与论文内容无关的文献、要求作者非必要地引用特定文献等违反学术出版规范的行为等7种行为，被新列明为科研失信行为。《规则》重申，对被调查人科研失信行为的处理措施包括“取消已获得的院士等高层次专家称号”等。《规则》列明，科研失信行为被调查人是自然人的，一般由其被调查时所在单位负责调查处理；没有所在单位的，由其所在地的科技行政部门或哲学社会科学科研诚信建设责任单位负责组织开展调查处理。据科技日报报道，科技部科技监督与诚信建设司司长戴国庆表示，这为各部门各地方调查处理科研失信行为提供了统一尺度，形成了更为细化、更具操作性的调查处理规则。附《科研失信行为调查处理规则》全文：科研失信行为调查处理规则第一章 总 则第一条为规范科研失信行为调查处理工作，贯彻中共中央办公厅、国务院办公厅《关于进一步加强科研诚信建设的若干意见》精神，根据《中华人民共和国科学技术进步法》《中华人民共和国高等教育法》等规定，制定本规则。第二条本规则所称的科研失信行为是指在科学研究及相关活动中发生的违反科学研究行为准则与规范的行为，包括：（一）抄袭剽窃、侵占他人研究成果或项目申请书；（二）编造研究过程、伪造研究成果，买卖实验研究数据，伪造、篡改实验研究数据、图表、结论、检测报告或用户使用报告等；（三）买卖、代写、代投论文或项目申报验收材料等，虚构同行评议专家及评议意见；（四）以故意提供虚假信息等弄虚作假的方式或采取请托、贿赂、利益交换等不正当手段获得科研活动审批，获取科技计划（专项、基金等）项目、科研经费、奖励、荣誉、职务职称等；（五）以弄虚作假方式获得科技伦理审查批准，或伪造、篡改科技伦理审查批准文件等；（六）无实质学术贡献署名等违反论文、奖励、专利等署名规范的行为；（七）重复发表，引用与论文内容无关的文献，要求作者非必要地引用特定文献等违反学术出版规范的行为；（八）其他科研失信行为。本规则所称抄袭剽窃、伪造、篡改、重复发表等行为按照学术出版规范及相关行业标准认定。第三条有关主管部门和高等学校、科研机构、医疗卫生机构、企业、社会组织等单位对科研失信行为不得迁就包庇，任何单位和个人不得阻挠、干扰科研失信行为的调查处理。第四条科研失信行为当事人及证人等应积极配合调查，如实说明情况、提供证据，不得伪造、篡改、隐匿、销毁证据材料。第二章 职责分工第五条科技部和中国社科院分别负责统筹自然科学和哲学社会科学领域的科研失信行为调查处理工作。有关科研失信行为引起社会普遍关注或涉及多个部门（单位）的，可组织开展联合调查处理或协调不同部门（单位）分别开展调查处理。主管部门负责指导和监督本系统的科研失信行为调查处理工作，建立健全重大科研失信事件信息报送机制，并可对本系统发生的科研失信行为独立组织开展调查处理。第六条科研失信行为被调查人是自然人的，一般由其被调查时所在单位负责调查处理；没有所在单位的，由其所在地的科技行政部门或哲学社会科学科研诚信建设责任单位负责组织开展调查处理。调查涉及被调查人在其他曾任职或求学单位实施的科研失信行为的，所涉单位应积极配合开展调查处理并将调查处理情况及时送被调查人所在单位。牵头调查单位应根据本规则要求，负责对其他参与调查单位的调查程序、处理尺度等进行审核把关。被调查人是单位主要负责人或法人、非法人组织的，由其上级主管部门负责组织开展调查处理。没有上级主管部门的，由其所在地的科技行政部门或哲学社会科学科研诚信建设责任单位负责组织开展调查处理。第七条财政性资金资助的科技计划（专项、基金等）项目的申报、评审、实施、结题、成果发布等活动中的科研失信行为，由科技计划（专项、基金等）项目管理部门（单位）负责组织调查处理。项目申报推荐单位、项目承担单位、项目参与单位等应按照项目管理部门（单位）的要求，主动开展并积极配合调查，依据职责权限对违规责任人作出处理。第八条科技奖励、科技人才申报中的科研失信行为，由科技奖励、科技人才管理部门（单位）负责组织调查，并分别依据管理职责权限作出相应处理。科技奖励、科技人才推荐（提名）单位和申报单位应积极配合并主动开展调查处理。第九条论文发表中的科研失信行为，由第一通讯作者的第一署名单位牵头调查处理；没有通讯作者的，由第一作者的第一署名单位牵头调查处理。作者的署名单位与所在单位不一致的，由所在单位牵头调查处理，署名单位应积极配合。论文其他作者所在单位应积极配合牵头调查单位，做好对本单位作者的调查处理，并及时将调查处理情况书面反馈牵头调查单位。学位论文涉嫌科研失信行为的，由学位授予单位负责调查处理。发表论文的期刊或出版单位有义务配合开展调查，应主动对论文是否违背科研诚信要求开展调查，并应及时将相关线索和调查结论、处理决定等书面反馈牵头调查单位、作者所在单位。第十条负有科研失信行为调查处理职责的相关单位，应明确本单位承担调查处理职责的机构，负责登记、受理、调查、处理、复查等工作。第三章 调 查第一节 举报和受理第十一条举报科研失信行为可通过下列途径进行：（一）向被举报人所在单位举报；（二）向被举报人所在单位的上级主管部门或相关管理部门举报；（三）向科技计划（专项、基金等）项目、科技奖励、科技人才计划等的管理部门（单位）举报；（四）向发表论文的期刊或出版单位举报；（五）其他途径。第十二条举报科研失信行为应同时满足下列条件：（一）有明确的举报对象；（二）举报内容属于本规则第二条规定的范围；（三）有明确的违规事实；（四）有客观、明确的证据材料或可查证线索。鼓励实名举报，不得捏造、歪曲事实，不得诬告、陷害他人。第十三条对具有下列情形之一的举报，不予受理：（一）举报内容不属于本规则第二条规定的范围；（二）没有明确的证据和可查证线索的；（三）对同一对象重复举报且无新的证据、线索的；（四）已经作出生效处理决定且无新的证据、线索的。第十四条接到举报的单位应在15个工作日内提出是否受理的意见并通知实名举报人，不予受理的应说明情况。符合本规则第十二条规定且属于本单位职责范围的，应予以受理；不属于本单位职责范围的，可转送相关责任单位或告知举报人向相关责任单位举报。举报人可以对不予受理提出异议并说明理由；异议不成立的，不予受理。第十五条下列科研失信行为线索，符合受理条件的，有关单位应主动受理，主管部门应加强督查。（一）上级机关或有关部门移送的线索；（二）在日常科研管理活动中或科技计划（专项、基金等）项目、科技奖励、科技人才管理等工作中发现的问题线索；（三）媒体、期刊或出版单位等披露的线索。第二节 调 查第十六条调查应制订调查方案，明确调查内容、人员、方式、进度安排、保障措施、工作纪律等，经单位相关负责人批准后实施。第十七条调查应包括行政调查和学术评议。行政调查由单位组织对相关事实情况进行调查，包括对相关原始实验数据、协议、发票等证明材料和研究过程、获利情况等进行核对验证。学术评议由单位委托本单位学术（学位、职称）委员会或根据需要组成专家组，对涉及的学术问题进行评议。专家组应不少于5人，根据需要由相关领域的同行科技专家、管理专家、科研诚信专家、科技伦理专家等组成。第十八条调查需要与被调查人、证人等谈话的，参与谈话的调查人员不得少于2人，谈话内容应书面记录，并经谈话人和谈话对象签字确认，在履行告知程序后可录音、录像。第十九条调查人员可按规定和程序调阅、摘抄、复印相关资料，现场察看相关实验室、设备等。调阅相关资料应书面记录，由调查人员和资料、设备管理人签字确认，并在调查处理完成后退还管理人。第二十条调查中应当听取被调查人的陈述和申辩，对有关事实、理由和证据进行核实。可根据需要要求举报人补充提供材料，必要时可开展重复实验或委托第三方机构独立开展测试、评估或评价，经举报人同意可组织举报人与被调查人就有关学术问题当面质证。严禁以威胁、引诱、欺以及其他非法手段收集证据。第二十一条调查中发现被调查人的行为可能影响公众健康与安全或导致其他严重后果的，调查人员应立即报告，或按程序移送有关部门处理。第二十二条调查中发现第三方中介服务机构涉嫌从事论文及其实验研究数据、科技计划（专项、基金等）项目申报验收材料等的买卖、代写、代投服务的，应及时报请有关主管部门依法依规调查处理。第二十三条调查中发现关键信息不充分或暂不具备调查条件的，可经单位相关负责人批准中止调查。中止调查的原因消除后，应及时恢复调查，中止的时间不计入调查时限。调查期间被调查人死亡的，终止对其调查，但不影响对涉及的其他被调查人的调查。第二十四条调查结束应形成调查报告。调查报告应包括线索来源、举报内容、调查组织、调查过程、事实认定及相关当事人确认情况、调查结论、处理意见建议及依据，并附证据材料。调查报告须由全体调查人员签字。一般应在调查报告形成后的15个工作日内将相关调查处理情况书面告知参与调查单位或其他具有处理权限的单位。需要补充调查的，应根据补充调查情况重新形成调查报告。第二十五条科研失信行为的调查处理应自决定受理之日起6个月内完成。因特别重大复杂在前款规定期限内仍不能完成调查的，经单位负责人批准后可延长调查期限，延长时间一般不超过6个月。对上级机关和有关部门移送的，调查延期情况应向移送机关或部门报告。第四章 处 理第二十六条被调查人科研失信行为的事实、情节、性质等最终认定后，由具有处理权限的单位按程序对被调查人作出处理决定。第二十七条处理决定作出前，应书面告知被调查人拟作出处理决定的事实、依据，并告知其依法享有陈述与申辩的权利。被调查人逾期没有进行陈述或申辩的，视为放弃权利。被调查人作出陈述或申辩的，应充分听取其意见。第二十八条处理决定书应载明以下内容：（一）被处理人的基本情况（包括姓名或名称，身份证件号码或社会信用代码等）；（二）认定的事实及证据；（三）处理决定和依据；（四）救济途径和期限；（五）其他应载明的内容。作出处理决定的单位负责向被处理人送达书面处理决定书，并告知实名举报人。有牵头调查单位的，应同时将处理决定书送牵头调查单位。对于上级机关和有关部门移送的，应将处理决定书和调查报告报送移送单位。第二十九条处理措施的种类：（一）科研诚信诫勉谈话；（二）一定范围内公开通报；（三）暂停科技计划（专项、基金等）项目等财政性资金支持的科技活动，限期整改；（四）终止或撤销利用科研失信行为获得的科技计划（专项、基金等）项目等财政性资金支持的科技活动，追回结余资金，追回已拨财政资金；（五）一定期限禁止承担或参与科技计划（专项、基金等）项目等财政性资金支持的科技活动；（六）撤销利用科研失信行为获得的相关学术奖励、荣誉等并追回奖金，撤销利用科研失信行为获得的职务职称；（七）一定期限取消申请或申报科技奖励、科技人才称号和职务职称晋升等资格；（八）取消已获得的院士等高层次专家称号，学会、协会、研究会等学术团体以及学术、学位委员会等学术工作机构的委员或成员资格；（九）一定期限取消作为提名或推荐人、被提名或被推荐人、评审专家等资格；（十）一定期限减招、暂停招收研究生直至取消研究生导师资格；（十一）暂缓授予学位；（十二）不授予学位或撤销学位；（十三）记入科研诚信严重失信行为数据库；（十四）其他处理。上述处理措施可合并使用。给予前款第五、七、九、十项处理的，应同时给予前款第十三项处理。被处理人是党员或公职人员的，还应根据《中国共产党纪律处分条例》《中华人民共和国公职人员政务处分法》等规定，由有管辖权的机构给予处理或处分；其他适用组织处理或处分的，由有管辖权的机构依规依纪依法给予处理或处分。构成犯罪的，依法追究刑事责任。第三十条对科研失信行为情节轻重的判定应考虑以下因素：（一）行为偏离科技界公认行为准则的程度；（二）是否有造假、欺，销毁、藏匿证据，干扰、妨碍调查或打击、报复举报人的行为；（三）行为造成不良影响的程度；（四）行为是首次发生还是屡次发生；（五）行为人对调查处理的态度；（六）其他需要考虑的因素。第三十一条有关机构或单位有组织实施科研失信行为，或在调查处理中推诿、包庇，打击报复举报人、证人、调查人员的，主管部门应依据相关法律法规等规定，撤销该机构或单位因此获得的相关利益、荣誉，给予公开通报，暂停拨款或追回结余资金、追回已拨财政资金，禁止一定期限内承担或参与财政性资金支持的科技活动等本规则第二十九条规定的相应处理，并按照有关规定追究其主要负责人、直接负责人的责任。第三十二条经调查认定存在科研失信行为的，应视情节轻重给予以下处理：（一）情节较轻的，给予本规则第二十九条第一项、第三项、第十一项相应处理；（二）情节较重的，给予本规则第二十九条第二项、第四至第十项、第十二项、第十三项相应处理，其中涉及取消或禁止期限的，期限为3年以内；（三）情节严重的，给予本规则第二十九条第二项、第四至第十项、第十二项、第十三项相应处理，其中涉及取消或禁止期限的，期限为3至5年；（四）情节特别严重的，给予本规则第二十九条第二项、第四至第十项、第十二项、第十三项相应处理，其中涉及取消或禁止期限的，期限为5年以上。存在本规则第二条第一至第五项规定情形之一的，处理不应低于前款第二项规定的尺度。第三十三条给予本规则第三十二条第二、三、四项处理的被处理人正在申报财政性资金支持的科技活动或被推荐为相关候选人、被提名人、被推荐人等的，终止其申报资格或被提名、被推荐资格。第三十四条有下列情形之一的，可从轻处理：（一）有证据显示属于过失行为且未造成重大影响的；（二）过错程度较轻且能积极配合调查的；（三）在调查处理前主动纠正错误，挽回损失或有效阻止危害结果发生的；（四）在调查中主动承认错误，并公开承诺严格遵守科研诚信要求、不再实施科研失信行为的。论文作者在被举报前主动撤稿且未造成较大负面影响的，可从轻或免予处理。第三十五条有下列情形之一的，应从重处理：（一）伪造、篡改、隐匿、销毁证据的；（二）阻挠他人提供证据，或干扰、妨碍调查核实的；（三）打击、报复举报人、证人、调查人员的；（四）存在利益输送或利益交换的；（五）有组织地实施科研失信行为的；（六）多次实施科研失信行为或同时存在多种科研失信行为的；（七）证据确凿、事实清楚而拒不承认错误的。第三十六条根据本规则给予被处理人记入科研诚信严重失信行为数据库处理的，处理决定由省级及以下地方相关单位作出的，处理决定作出单位应在决定生效后10个工作日内将处理决定书和调查报告报送上级主管部门和所在地省级科技行政部门。省级科技行政部门应在收到之日起10个工作日内通过科研诚信管理信息系统按规定汇交科研诚信严重失信行为数据信息，并将处理决定书和调查报告报送科技部。处理决定由国务院部门及其所属（含管理）单位作出的，由该部门在处理决定生效后10个工作日内通过科研诚信管理信息系统按规定汇交科研诚信严重失信行为数据信息，并将处理决定书和调查报告报送科技部。第三十七条有关部门和地方依法依规对记入科研诚信严重失信行为数据库的相关被处理人实施联合惩戒。第三十八条被处理人科研失信行为涉及科技计划（专项、基金等）项目、科技奖励、科技人才等的，调查处理单位应将处理决定书和调查报告同时报送科技计划（专项、基金等）项目、科技奖励、科技人才管理部门（单位）。科技计划（专项、基金等）项目、科技奖励、科技人才管理部门（单位）应依据经查实的科研失信行为，在职责范围内对被处理人作出处理，并制作处理决定书，送达被处理人及其所在单位。第三十九条对经调查未发现存在科研失信行为的，调查单位应及时以适当方式澄清。对举报人捏造歪曲事实、诬告陷害他人的，举报人所在单位应依据相关规定对举报人严肃处理。第四十条处理决定生效后，被处理人如果通过全国性媒体公开作出严格遵守科研诚信要求、不再实施科研失信行为承诺，或对国家和社会作出重大贡献的，作出处理决定的单位可根据被处理人申请对其减轻处理。第五章 申诉复查第四十一条举报人或被处理人对处理决定不服的，可在收到处理决定书之日起15个工作日内，按照处理决定书载明的救济途径向作出调查处理决定的单位或部门书面提出申诉，写明理由并提供相关证据或线索。调查处理单位（部门）应在收到申诉之日起15个工作日内作出是否受理决定并告知申诉人，不予受理的应说明情况。决定受理的，另行组织调查组或委托第三方机构，按照本规则的调查程序开展复查，并向申诉人反馈复查结果。第四十二条举报人或被处理人对复查结果不服的，可向调查处理单位的上级主管部门书面提出申诉，申诉必须明确理由并提供充分证据。对国务院部门作出的复查结果不服的，向作出该复查结果的国务院部门书面提出申诉。上级主管部门应在收到申诉之日起15个工作日内作出是否受理决定。仅以对调查处理结果和复查结果不服为由，不能说明其他理由并提供充分证据，或以同一事实和理由提出申诉的，不予受理。决定受理的，应组织复核，复核结果为最终结果。第四十三条复查、复核应制作复查、复核意见书，针对申诉人提出的理由给予明确回复。复查、复核原则上均应自受理之日起90个工作日内完成。第六章 保障与监督第四十四条参与调查处理工作的人员应秉持客观公正，遵守工作纪律，主动接受监督。要签署保密协议，不得私自留存、隐匿、摘抄、复制或泄露问题线索和调查资料，未经允许不得透露或公开调查处理工作情况。委托第三方机构开展调查、测试、评估或评价时，应履行保密程序。第四十五条调查处理应严格执行回避制度。参与科研失信行为调查处理人员应签署回避声明。被调查人或举报人近亲属、本案证人、利害关系人、有研究合作或师生关系或其他可能影响公正调查处理情形的，不得参与调查处理工作，应主动申请回避。被调查人、举报人有权要求其回避。第四十六条调查处理应保护举报人、被举报人、证人等的合法权益，不得泄露相关信息，不得将举报材料转给被举报人或被举报单位等利益相关方。对于调查处理过程中索贿受贿、违反保密和回避制度、泄露信息的，依法依规严肃处理。第四十七条高等学校、科研机构、医疗卫生机构、企业、社会组织等是科研失信行为调查处理第一责任主体，应建立健全调查处理工作相关的配套制度，细化受理举报、科研失信行为认定标准、调查处理程序和操作规程等，明确单位科研诚信负责人和内部机构职责分工，保障工作经费，加强对相关人员的培训指导，抓早抓小，并发挥聘用合同（劳动合同）、科研诚信承诺书和研究数据管理政策等在保障调查程序正当性方面的作用。第四十八条高等学校、科研机构、医疗卫生机构、企业、社会组织等不履行科研失信行为调查处理职责的，由主管部门责令其改正。拒不改正的，对负有责任的领导人员和直接责任人员依法依规追究责任。第四十九条科技部和中国社科院对自然科学和哲学社会科学领域重大科研失信事件应加强信息通报与公开。科研诚信建设联席会议各成员单位和各地方应加强科研失信行为调查处理的协调配合、结果互认、信息共享和联合惩戒等工作。第七章 附 则第五十条本规则下列用语的含义：（一）买卖实验研究数据，是指未真实开展实验研究，通过向第三方中介服务机构或他人付费获取实验研究数据。委托第三方进行检验、测试、化验获得检验、测试、化验数据，因不具备条件委托第三方按照委托方提供的实验方案进行实验获得原始实验记录和数据，通过合法渠道获取第三方调查统计数据或相关公共数据库数据，不属于买卖实验研究数据。（二）代投，是指论文提交、评审意见回应等过程不是由论文作者完成而是由第三方中介服务机构或他人代理。（三）实质学术贡献，是指对研究思路、设计以及分析解释实验研究数据等有重要贡献，起草论文或在重要的知识性内容上对论文进行关键性修改，对将要发表的版本进行最终定稿等。（四）被调查人所在单位，是指调查时被调查人的劳动人事关系所在单位。被调查人是学生的，调查处理由其学籍所在单位负责。（五）从轻处理，是指在本规则规定的科研失信行为应受到的处理幅度以内，给予较轻的处理。（六）从重处理，是指在本规则规定的科研失信行为应受到的处理幅度以内，给予较重的处理。本规则所称的“以上”“以内”不包括本数，所称的“3至5年”包括本数。第五十一条各有关部门和单位可依据本规则结合实际情况制定具体细则。第五十二条科研失信行为被调查人属于军队管理的，由军队按照其有关规定进行调查处理。相关主管部门已制定本行业、本领域、本系统科研失信行为调查处理规则且处理尺度不低于本规则的，可按照已有规则开展调查处理。第五十三条本规则自发布之日起实施，由科技部和中国社科院负责解释。《科研诚信案件调查处理规则（试行）》（国科发监〔2019〕323号）同时废止。
《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
一、引言 近年来，计算机、网络等信息技术迅猛发展并被广泛普及，各个行业的电子信息数据呈现出爆炸性的增长，这些动辄达到数百TB甚至数百PB的海量数据被称为“大数据”。这些数据包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，具有大量性（Volume）、多样性（Variety）、快速性（Velocity）、价值性（Value）等特点。大数据时代的到来，改变了数据采集、分类、传输、储存、处理的方式，也促使了人们思维模式的转变。作为一次全新的技术革命，大数据技术的应用也会引发政府审计工作的重大变革。在大数据背景下，积极探索、创新审计方式方法，防范大数据环境下的审计风险，对于推动政府审计工作深化发展、充分发挥审计的监督保障作用具有十分重要的意义。 2015年9月5日，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中指出：“要加快大数据部署，加快政府信息平台整合，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，科学规范利用大数据，切实保障数据安全”。2015年12月8日，中办、国办印发的《关于实行审计全覆盖的实施意见》要求“积极创新审计技术方法，构建大数据审计工作模式，提高审计能力、质量和效率，扩大审计监督的广度和深度。适应大数据审计需要，构建国家审计数据系统和数字化审计平台，积极运用大数据技术，加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据以及跨行业、跨领域数据的综合比对和关联分析力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力”。 国家审计机关充分认识大数据审计的优势，在“十二五”期间，加快推进“金审”三期工程，建设审计数据信息平台，促进大数据分析技术、云计算技术在审计实践中的运用，改变审计方式，提高审计效率，拓展政府审计的领域，促进政府审计发挥更重要的作用。 二、传统审计的局限性 传统的审计模式下，受到时间、办公地点的限制，审计人员主要采用手工查账或现场审计实施系统进行基础性的数据分析，并结合现场核对实物、调取相关资料等手段开展审计工作，但是受限于数据资源的匮乏、审计手段的单一等因素，传统审计存在以下局限性： 1.抽样审计方法存在一定风险 受制于成本效益原则和审计技术的限制，审计人员为了在有限的时间内利用有限的审计资源完成审计任务，往往采用随机抽样的方式，对部分样本进行审计，以对抽取的样本的审计结果作为整体的审计结果。然而，抽样审计存在其固有的缺陷。一方面，抽样的随机性难以掌握，审计人员由于自身的经验、技术水平、思维方式的不同，可能在抽样的过程中存在一定的偏好，导致抽样失去随机性，影响最终的审计结果； 另一方面，抽样审计结果与样本大小、抽样方式、样本类型等息息相关，但是对于这些抽样要素，目前均没有一个科学统一的标准，审计人员无法保证在抽样过程中是否遗漏了重要的审计证据，是否忽略了某些业务之间的关联性。因此，抽样审计存在一定的审计风险。 2.数据分散、无法充分利用外部数据 在传统的审计组织模式下，审计业务部门一般划分为财政、金融、投资、社保、经济责任等科室，对于一个审计项目，通常由某一科室负责派出审计组，“单兵作战”开展审计工作。在审计过程中，审计人员一般从获取被审计单位原始凭证、预算财务数据、业务往来资料等入手，从这些数据和信息挖掘有用的审计线索。由于各个行业、部门的数据尚未实现有效的整合和共享，审计人员在利用税务、工商、银行等外部数据时存在一定的困难。一方面，审计人员通过函证或者对账等手段从被审单位以外的其他单位获取审计证据时，取决于被询证单位的配合意愿和效率； 另一方面，不同部门的外部数据之间的一致性较差，在进行外部数据关联比对分析之间，审计人员需要耗费大量的时间和精力对数据进行整理和转换。在有限的审计时间和审计资源下，利用外部数据进行比对分析通常被视为一种辅助手段。 3.审计分析视角单一 在传统审计中，如何利用数据量大、格式繁多、不易识别、管理不便的非结构化数据是审计人员所面临的难题之一。相对于结构化数据，非结构化数据是难以用数据库二维表结构来表达实现的数据集合，包括文本、图片、办公文档、图像、音频、XML、HTML等。在没有大数据技术支持下，传统审计思路是采用抽样或分类的方式对年度工作报告、公司 规章制度 、会议纪要等非结构化电子数据逐一的进行审计分析，这也无形中形成了数据之间的壁垒，分析视角的单一可能导致分析的局限性。另外，审计人员往往难以跳出企业内部业务、企业财务数据、审计项目的局限，很少去综合利用行业数据、各政府部门的数据，在更高层次和更深领域上汇总、归纳审计成果。 三、大数据背景下审计方式方法的转变 “大数据”时代的到来给审计工作的飞跃带来了不可多得的机遇，科学、正确的将大数据大量化、多样化、快速化等特点与审计监督工作相结合，将云计算技术、网络技术与审计监督工作相结合，必将使目前的审计方式方法发生巨大的变革。 1.从抽样审计模式向总体审计模式转变 在大数据背景下，云计算技术、数据挖掘技术的广泛应用为全部数据的采集、处理提供了条件，获取数据的难度更小、成本更低，审计人员可以采用收集和分析被审计单位所有数据（包括非结构化数据）的总体审计模式，规避抽样审计的风险。抽样审计会不可避免的损失非样本的信息，利用大数据技术，总体审计模式能够收集总体的所有数据，可以通过关联比对、数据挖掘等方法对数据进行多维度、深层次的分析，从而发现隐藏在细节数据中的信息，避免遗漏重要的问题事项。同时总体审计模式使审计人员能够站在高处、从总体把握审计对象，进而从总体的角度发现以前难以发现的问题。因此，在大数据背景下，无论从“微观”，还是从“宏观”的视角，都能提高审计数据的可靠性、全面性，更好的满足审计监督全覆盖的要求。 在审计过程中，对于非结构化的数据，如会议纪要、财务报表附注等，审计人员进行统一的采集、归类、合并，运用搜索、抽取、文本挖掘等方式进行分析。比如：对被审计单位的会议纪要、以前年度的审计报告、工作报告等电子数据进行分类梳理、挖掘分析，对重要信息进行检索，提高对文本类数据进行分析的效率，重点掌握被审计单位大额往来、重大经济决策、重大或有风险等财务状况，并跟踪被审计单位以前年度审计发现的问题的整改落实情况； 对图片、视频、音频等数据进行分析等。通过对非结构化数据进行分析，有助于评价被审计单位内部控制的合规性、有效性，掌握被审计单位的重大经济决策情况，发现违法违纪线索，确定下一步的审计重点。 2.从单一的审计方法向多维度的审计方法转变 在大数据背景下，审计人员可以运用各种先进的大数据分析处理方法手段，更精准的发现审计疑点，扩大审计覆盖面，提高审计工作的质量和效率。常用的方法有以下三种： 查询分析。审计人员主要利用SQL结构化查询语言语句进行查询，对数据进行计算、关联和分析。SQL语句最主要运用在多表连接和关联分析。比如说在商业银行审计中，审计人员重点关注银行贷款业务中是否存在循环担保现象，使贷款担保流于形式，未能真正发挥降低信贷风险、提高资产质量的作用。审计人员首先整理贷款发放明细表，设置“合同编号”、“信贷客户编号”、“合同金额”、“合同开始日”、“合同到期日”、“保证人编号”等字段，通过编写SQL语句，将贷款发放明细表进行自连接，通过语句Select distinct a.信贷客户编号,a.保证人编号 from dbo.贷款发放明细表 a join dbo.贷款发放明细表 b on a.信贷客户编号=b.保证人编号 join dbo.贷款发放明细表 c on b.信贷客户编号=c.保证人编号 and c.信贷客户编号=a.保证人编号 ，查询是否存在多个贷款主体之间循环担保的情况，针对筛选情况，进行审计延伸、取证。 多维分析。审计人员利用多维分析技术，以海量的数据为基础，从不同的角度对被审计单位的数据进行挖掘分析。比如说在某市低保审计中，要分析低保人员的文化程度、劳动能力、健康状况、年龄结构、性别等信息，审计人员通过对该市低保人员的详细信息数据表，设置“性别”、“年龄层次”、“劳动能力”、“文化程度”等不同字段，建立多维数据集，对信息进行切片、切块、旋转、钻取等操作，重点关注既具备劳动能力又享受低保的人员的年龄结构、健康、文化程度等情况，从而把握总体，明确审计抽查延伸的重点和方向。 数据挖掘。审计人员对大量的财务数据、业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理，从中发掘出隐藏的疑点和规律。通过离群点技术，可以发现明显偏离数据总体、不符合业务规律的数据，从而发现审计疑点； 通过聚簇分析，可以将数据按照相似特征归类，通过将当年数据与往年数据对比、当年各月数据对比，分析被审计单位数据的真实性； 通过序列分析，可以发现数据在时间或序列上的规律，发现审计数据之间的因果联系，比如对凭证号进行断号、重号、空号检查确定财务数据的真实性和完整性。通过可视化技术，使数据的特征和规律更直观的展现出来。 3. 审计职能从揭露问题向揭露、抵御和预防并重转变 目前，政府审计主要关注被审计单位财务收支的合规性、合法性和效益性，发现和揭露重大违法违规问题和经济犯罪线索，对于带有宏观性的共性问题，有针对性的提出审计的对策和建议。传统审计往往反映的被审计单位过去的情况，随着大数据时代的到来，全新的技术手段使审计人员处理数据的效率大幅提升，处理数据的方式方法多种多样，审计职能也从反映过去、揭露问题向揭露、抵御和预防并重转变。我国电子政务12个重点业务系统之一的金审工程目前在建设第三期，该工程主要目的是增强政府审计的抵御和预防功能。金审工程依托于大数据技术，实施“预算跟踪＋联网核查”审计模式，逐步实现审计监督的“三个转变”，即“从单一的事后审计转变为事后审计与事中审计相结合，从单一的静态审计转变为静态审计与动态审计相结合，从单一的现场审计转变为现场审计与远程审计相结合”。通过建立数据库系统，广泛收集、整合、共享政府、企事业单位、社会团体等数据，做到对整个宏观经济全面覆盖，经过大数据分析手段，对信息进行实时监测，找到异动数据，及时发现苗头性、倾向性问题，规避风险。同时，大数据审计可以分析对相关领域长期的数据进行深层次的剖析，预测数据的趋势走向，发现某些潜在规律，为政府制定政策、改进方法、完善制度提供关键依据。比如审计人员可以归集来自税务部门、民政部门、社保中心等多个部门的数据，根据参保人员的性别、年龄、文化程度、工作单位等信息，建立参保人群数据模型并进行预测分析，推测出若干年后参保人群比例和构成，估算出未来社保基金将要面临的压力，为政府制定政策提供助力。 四、大数据审计面临的风险及对策 大数据审计方法的推行对政府审计带来了巨大乃至颠覆性的变革。同时，大数据也是一把利弊共存的双刃剑，在提高审计效率、革新审计方法、扩展审计职能的同时，也带来了新的审计风险。 1.制度风险 目前，我国审计机关开展大数据审计的相关法律法规依据尚不完善。近几年来，审计署多次印发大数据审计相关的指导性文件《数据审计指南》（审计发【2011】192号）、《信息系统审计指南》（审计发【2012】11号）、《ERP环境下的财务收支审计指南》（审计发【2014】101号）等，进一步指导和规范计算机数据审计行为，保障审计质量，提高审计效率。但是现行审计法律法规和审计准则尚未体现大数据审计的内容，对于利用大数据审计方法进行数据收集、储存、分析的整个流程暂时没有相关法律法规作为依据。只有建立了科学、健全、规范的法律法规作为审计人员依法审计的基础，大数据审计技术才能在政府审计中顺利的推广和应用。 2.数据安全风险 被审计单位、其他相关部门提供的数据中可能包含大量的个人隐私信息、政府敏感信息、商业秘密。审计人员采集的大数据在保管与使用中，可能由于人为管理、系统漏洞等原因导致数据遭到破坏或者数据泄露。比如由于安全防护不到位，攻击者利用系统漏洞进行攻击，窃取、破坏数据； 或者审计人员违规使用非专用设备处理、传输涉密信息导致信息泄露。一旦数据安全出现问题，将会产生严重的审计风险，直接影响到审计机关的公信力和权威性。 3.数据质量风险 确保审计人员所获取的数据是高质量的，是进行大数据分析的前提。只有保证数据的完整性和准确性，审计机关得出的审计结果才是真实、有效的。一方面，在数据采集和处理的过程中，可能由于被审计单位数据录入有误、不完整、数据库存在漏洞、人为修改数据等原因，导致数据的质量不高，影响数据分析的结果； 另一方面，由于被审计单位、各相关部门信息系统不同、系统间的数据不一致也会导致数据的低质量，给审计人员整理、分析数据带来一定风险。 对于大数据审计所带来的新的审计风险，审计机关和审计人员应该从以下三个方面改进方法、防范风险、确保大数据技术在审计领域充分发挥作用。 1. 积极完善大数据审计的法律法规和业务规范 为了使大数据审计充分发挥其功效，首先要建立、完善一套适用于我国国情的审计法律法规和审计准则，确立大数据审计的合法性，使审计人员在审计工作中有法可依； 其次，要有针对性的建立一套大数据审计指南，指导大数据背景下具体的审计思路、方法、流程； 最后，由于大数据涉及到海量的信息数据，其中可能含有个人隐私、商业秘密甚至国家机密，因此要构建政府审计规范与法律体系，确保数据的安全性。 2.防范数据风险，确保数据的安全性和准确性 防范数据安全风险，要强化审计人员的数据安全意识，对审计人员加强保密意识宣传教育，建立健全保密工作制度。审计人员在采集、处理、储存和使用数据时，必须严格按照相关的制度和流程办理，加强用户数据访问权限、控制数据备份，防止数据的泄露和丢失。同时要防范网络攻击，对于可能的网路攻击，实施实时预警监测，阻止运行可能有病毒的软件和程序，严禁外部计算机接入数据中心服务器。 防范数据质量风险，审计人员在采集数据时应尽可能取得被审计单位的原始数据，在原始数据的基础上，进行整理、转换，保证数据的真实性和完整性。在审计过程中，要高度关注数据差错，大量不符合逻辑的数据差错可能就是审计重点问题和疑点所在。 3. 加强大数据专业分析人才的培养 在大数据时代，新型的审计工作对计算机审计人才有巨大的需求，审计人员的知识水平和实践技能直接影响到大数据分析的质量和效率。为切实提高审计人才队伍的信息化素质，加强对专业大数据分析人才的培养和锻炼，审计署至今已经举办了48期计算机审计中级水平培训，在夯实审计人员大数据分析的基础的同时，不断拓展审计人员的视野和技能。打造一支业务过硬、精通计算机应用的审计人才队伍，可以提高审计工作的效率和质量，有效防范审计风险。 五、结语 大数据时代的到来对于政府审计来说，既是一个机遇，也是一个挑战。大数据技术在审计领域的运用创新了审计工作的方式方法，扩展了政府审计工作职能，但同时也带来了全新的审计风险。审计机关和审计人员只有高度重视大数据审计的风险，科学、合理的运用大数据分析技术，才能使政府审计发挥好“免疫系统”和“经济卫士”的作用，为我国经济发展保驾护航。 参考文献： 1.秦荣生.大数据时代的会计、审计发展趋势[J].会计信息化,2014(32):83-84. 2.丁淑芹.大数据环境下审计变革研究[J].财会通讯，2015(22):106-108. 3.龙子午,王云鹏.大数据时代对CPA审计风险与审计质量的影响探究[J].会计之友，2016（8）：112-114. 4.马德辉.基于大数据视角的政府审计探讨{J}.财会通讯,2017(1):85-87. 5.杨凯茜.浅谈大数据审计的特点及实现[J].财经界,2015(4):315-316. 6.沈晓白.论大数据给审计工作带来的风险与机遇[J].科技资讯,2015(2):240. 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我认为这个处分特别合理。任何一所高校都不应容忍学术造假的行为，而且也不应该宽容这一行为。因为这一行为本身就是十分不诚信的行为，而且也有违道德素养。任何一个学生都应该脚踏实地并且诚实守信，这样的学生才能够在社会上立足。
硕士生应该具备良好的道德素养，而且也应该从实际出发。因为他们具有更高的学历，而且也能够学习更多的专业知识。他们应该成为道德与学历相一致的人，而不应该德不配位。湖南大学一硕士被举报涉嫌论文抄袭，校方撤销其硕士学位，这个处分合理，之所以合理的原因有三个:
一、这个处分并未侵犯这名学生的合法权益。
我认为这一处分的确是比较合理的，因为一个学生就应该踏实学习，而且不应该采取不正当的手段欺学校。这名硕士生因为自己的抄袭行为而被撤销其硕士学位，这是特别合理的，因为这并未侵犯他的合法权益，而且他也应该为自己的行为负责。
二、这个处分有法可依。
我之所以认为这个处分合理，就是因为这个处分的确有法可依，而且也并不是盲目的处分。学校的相关规章制度能够规定抄袭论文应受到的处罚，并且不会因为学生的认错而减轻对学生的处罚。这处分既符合学校的规定，而且也是合法的。
三、这个处分能够产生震慑的作用。
我认为这个处分的确很合理，因为我国一直在严厉打击抄袭论文的行为，而且也能够对这样的行为施以更加严厉的惩罚。这名硕士生处于风口浪尖上，仍然不能够提高自觉性，并且不能够遵守国家的相关规定，因此应该承担不利的后果，这个处分能够震慑其他学生。
因此我认为合理。
合理。湖南大学信息科学与工程学院软件工程专业2018届毕业生侯伟的硕士学位论文涉嫌全文抄袭，重复率接近100%。 这种行为是严重的学术不端行为，不仅是在道德上的不诚信，更是在学术上的不诚实。硕士生应该具备良好的道德品质和学术素养，通过这种抄袭行为获得硕士学位，是不可能令人接受的。校方理应撤销其硕士学位 。
湖南大学通报陈杰学位论文抄袭事件，校方对其做出了什么处罚？根据湖南大学的调查显示，陈杰抄袭论文一事，确有其事。校方经过研究讨论决定将陈杰的学位撤销，并且对他的导师唐克龙取消研究生指导教师的资格。
一、这件事情的全部过程是怎样的？ 11月到了要交论文的时候，不少学生苦恼这长篇大论该如何写呢？有些学生就会想着偷工减料或者干脆照着别人的论文写。11月1日北京理工大学副教授张华平在某app里发文称“我带的研究生赵连伟的论文被某高校的研究生陈杰全文抄袭。”这件事让小编感到不解，这位研究生陈杰同学是多想不开，才会把别人的论文抄的一字不落，正常来说是可以借鉴一小段或者一个观点的，但是这种全文抄袭的现象就非常恶劣！二、如何杜绝论文抄袭？
养成良好的写作习惯，养成良好的心态。把自己对于论文的结构才脑子里形成，这样可以有效避免在下笔写论文时，脑子一片空白。
知道写论文的规矩。要知道抄袭的那条红线在哪？不可以越过，也可以问辅导员，是否可以借鉴某一篇论文的观点，或者用软件查询那篇论文是否可以借鉴。
平时要记好笔记。把自己的文献和观点归纳在笔记本里，这样也可以有效避免抄袭，多阅读相关书籍，整理内容，并且培养自己在阅读时的独立思考、独立学习的过程进行一个总结。就可以丰富自己的论文，‘下笔如有神’
三、关于我的一些看法。小编认为该研究生陈杰抄袭北理工研究生的全篇论文实在是蠢，他完全没考虑到他剽窃别人的劳动成果将会受到什么后果。
这件事情最终的处理结果就是对他的学位资格全部都选择取消，而且还取消了他导师的资格。
从法律角度来看，这件事情确实涉嫌违法行为，才会受到如此大的争议。
市监总局负责人表示，他们正在依法开展相关工作核实，只有确认知网有较大的违法嫌疑才会正式立案。
从法律角度上来说这样的行为构成了非法谋利的行为，而且这样的行为，造成了知识垄断，他的行为触犯了我国的刑法和知识产权法，
市监局正在调查当中，而且这个调查周期比较长，所以没有给出明确的回应
不是,你可以x 选我们来改正
您好，根据您的问题，我觉得应该视情况是不是学术不端。诚心为您解答，希望不吝采纳。
算的。
根据《高等学校预防与处理学术不端行为办法》的规定，在科学研究及相关活动中有下列行为之一的，应当认定为构成学术不端行为：
（一）剽窃、抄袭、侵占他人学术成果；
（二）篡改他人研究成果；
（三）伪造科研数据、资料、文献、注释，或者捏造事实、编造虚假研究成果；
（四）未参加研究或创作而在研究成果、学术论文上署名，未经他人许可而不当使用他人署名，虚构合作者共同署名，或者多人共同完成研究而在成果中未注明他人工作、贡献；
（五）在申报课题、成果、奖励和职务评审评定、申请学位等过程中提供虚假学术信息；
（六）买卖论文、由他人代写或者为他人代写论文；
（七）其他根据高等学校或者有关学术组织、相关科研管理机构制定的规则，属于学术不端的行为。
因此对于论文的态度一定要严谨，不要心存侥幸，认真改。否则高校可以按照学生管理的相关规定，给予相应的学籍处分。学术不端行为与获得学位有直接关联的，由学位授予单位作暂缓授予学位、不授予学位或者依法撤销学位等处理。
拓展资料
学术不端是指学术界的一些弄虚作假、行为不良或失范的风气，或指某些人在学术方面剽窃他人研究成果，败坏学术风气，阻碍学术进步，违背科学精神和道德，抛弃科学实验数据的真实诚信原则，给科学和教育事业带来严重的负面影响，极大损害学术形象的丑恶现象。
这种现象的出现主要是现今学术体制中学术行政化的衍生现象。
在数据处理方面，研究结果应该建立在确凿的实验、试验、观察或调查数据的基础上，因此论文中的数据必须是真实可靠的，不能有丝毫的虚假。研究人员应该忠实地记录和保存原始数据，不能捏造和窜改。虽然在论文中由于篇幅限制、写作格式等原因，而无法全面展示原始数据，但是一旦有其他研究人员对论文中的数据提出疑问，或希望做进一步了解，论文作者应该能够向质疑者、询问者提供原始数据。因此，在论文发表之后，有关的实验记录、原始数据仍然必须继续保留一段时间，一般至少要保存5年，而如果论文结果受到了质疑，就应该无限期地保存原始数据以便接受审核。
如果研究人员没有做过某个实验、试验、观察或调查，却谎称做过，无中生有地编造数据，这就构成了最严重的学术不端行为之一——捏造数据。如果确实做过某个实验、试验、观察或调查，也获得了一些数据，但是对数据进行了窜改或故意误报，这虽然不像捏造数据那么严重，但是同样是一种不可接受的不端行为。常见的窜改数据行为包括：去掉不利的数据，只保留有利的数据；添加有利的数据；夸大实验重复次数（例如只做过一次实验，却声称是3次重复实验的结果）；夸大实验动物或试验患者的数量；对照片记录进行修饰。
资料来源 百度百科 学术不端 高等学校预防与处理学术不端行为办法
失范，也叫违规、越轨，是指社会群体或个体偏离或违反社会准则或道德规范的行为，主要是指对社会发展和进步有负面作用的破坏性越轨行为。在社会的变迁中，传统的道德观念已经逐渐失落，新的道德标准还没形成，这难免使人无所适从，在这种困惑下，有些人就会做出一些越轨行为，甚至犯罪。而对中学生来说，他们该遵守的不止社会道德，更应该包含学校的各项规章制度。因此，笔者把学生表现出来的违背道德、违反纪律的行为称之为道德失范。“重要他人”是一个心理学名词，意思是在一个人心理和人格形成的过程中，起过巨大的影响甚至是决定性作用的人物。“重要他人”可能是我们的父母长辈，或者是兄弟姐妹，也可能是我们的老师，抑或萍水相逢的路人。童年的记忆遵循着非常玄妙神秘的规律，你着意要记住的事情和人物，很可能湮没在岁月的灰烬中，但某些特定的人和事，却挥之不去，影响我们的一生。如果你不把它们寻找出来，并加以重新的认识和把握，它就可能像一道符咒，在下意识的海洋中潜伏着，影响潮流和季风的走向。你的某些性格和反应模式，由于“重要他人”的影响，而被打上了深深的烙印。