区块链技术的缺点
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇区块链技术的缺点范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
区块链技术的缺点范文第1篇
1人事档案管理现状及存在的问题
作为一项系统工程，人事档案管理是很复杂的一项工作。首先，人事档案管理需要各部门的配合才能完成，档案管理的相关工作人员需要一定的专业能力[9]。其次，人事档案的文件量很大，涉及每个被记录者。就当今的现状观察下，绝大部分的企业都在使用纸质人事档案管理方式，管理人员的工作量没有得到适当的削减，工作量巨大，在统计人事档案的时候也很不方便[10]。按照对人事档案管理方式的研究和分析，人事档案管理方式存在很多问题，企业对于档案的管理意识很薄弱，对于档案的统计也在工作前后难以匹配，各个企业部门之间的管理不够专业，这些都是目前可以观察到的不足之处；在管理人事档案时，最重要的是要保证档案的完整性，不可收录被破坏和攻击过的档案。档案在共享时出现了技术上的困难和瓶颈，这些问题不但会降低人事档案的作用，也会限制人事档案的公开性。现今，管理人事档案的工作人员水平有限，对专业能力的掌控高低不一；除此之外，绝大部分的企业在管理人事档案时，所聘用的工作人员一般都没有专业的技能和培训，对档案管理的知识知之甚少，管理经验也不够充足。有些企业会对管理档案的人员进行较为短暂的统一锻炼培训，通过之后就可以成为档案管理专员；其次，很多企业的人事档案管理人员不仅只有这一个工作要做，还有其他的职位和工作需要完成，没有办法把全部的精力投入到管理档案的工作中去。以上的种种问题导致了人事档案的不完整，所记录下来的信息出现丢失，存放数据材料不合理，导致记录出现遗漏和缺失，使得人事档案信息的真实有效性大打折扣。一般来说，人事档案属于企业资产，由企业自己保管和维护，不向公众开放，仅在企业需要时提供一定的信息参考。这主要是考虑到人事档案信息的安全性，但同时也在一定程度上限制了档案的发挥。目前，还缺乏一种合适的技术手段来解决人事档案的安全性和有效性问题。随着电子档案信息和电子数据的增多，对人事档案数据的安全性要求越来越高。现如今的企业档案信息管理系统中，人事信息的档案储存还有很多弊端，一方面是管理水平和管理人员缺乏管理意识；另一方面在于网络中的攻击手段层出不穷，其破译能力飞速进步，使得人事档案信息更轻易就会被网络外界因素所攻击破译，档案被篡改或直接丢失不见，再加上没有其余的节点对档案信息做出备份存储，所以在数据被篡改或丢失之后很难恢复，人们对人事档案数据的管理可信度直接降低。
2区块链技术应用于人事档案管理中的必要性
在档案管理中，人事档案的管理就是对于管理技术的一种应用和突破。一方面，大数据时代推动的档案载体正在从传统的纸质向各种非结构化的电子存储转变；另一方面，管理模式的转变，人事档案管理在储存收集，以及其使用的过程中，使用区块链技术可以在绝大程度上提升工作的有效性，可与此同时也带来了一定的不确定因素。档案管理收集信息的方式与纸质档案有所不同，基于区块链的人事档案管理生命周期包含了档案形成和管理的过程。如若档案管理的部门只收集记录人事本身的信息数据，这样就会有很多的背景信息没有被录入，这些丢失的信息被称为信息的元数据。档案的全部管理流程，以及档案的内容架构和背景都是人事档案元数据中的一部分，这些数据存在的意义在于验证人事档案的真实性和完整性，可以将这些记录作为证明所提供出来。元数据采集在目前还存在着很多问题，其类型较为复杂，数据的格式也比较繁琐，管理程度和管理方式也较为分散。在存储方面，国内一般都会采用较为常见的“双套制”，这项制度是指人事档案的信息一般由纸质版和电子版同时保存。人事档案在使用中具有便于运输、便于查找的优点，因为网络环境下档案信息的用户可控不仅包括传统档案的用户，也包括不可控的专业用户和受益于各行各业、用途复杂的对象，而使用环境给人事档案的安全带来了挑战。
3区块链技术在人事档案管理中存在的难点
在档案管理领域中，区块链技术也算是小有成果，可该项技术并未在实践中得以多次尝试，缺乏一定的稳定性，还需要更深一步地研究和探索。一般情况下，导致档案丢失的原因在于区块链技术在档案管理中的集成。现有技术在一定程度上限制和影响了档案管理，降低了其管理的准确性和可靠性。除此之外，在档案管理的实践应用中，区块链技术并不能解决数字档案的应用问题。各种各样的信息可以通过区块链技术得到处理，支持现代技术的可以更好地实现共享信息资源，可是由于缺少较为全面的数据，区块链技术的实际阅读环境等多种因素都成为了诱因，这就造成了人事文档不可读的问题，降低了人事档案中的信息，使得文件丧失实用性。所以需要整理和合并分散的技术，对区块链技术做出合理的整合也是关键考虑的问题之一。在人事档案信息管理中，应用区块链技术必须要确保基础设施的配备完整，以及管理信息的专业能力，如果缺失这些东西，将耗费很多的资源。但是，制约区块链技术全面推广的问题有很多，在发展过程中，若是相关档案部门的资源受到一定限制，将不利于区块链技术的进步，阻碍其推广应用。基于区块链技术的档案管理在研究探讨的过程中还存在些许的风险，这种档案开发和管理模式还处于起步阶段，在工作过程中受到许多不同因素的影响。许多单位目前还在人事档案信息建设的第一个阶段，还不具备基于区块链技术对档案进行管理的专业强度。区块链技术本身主要靠数字逻辑的采集，以及网络中存在的逻辑来管理各类档案信息，这就给档案带来了风险，因为网络黑客可以按照逆向计算的方法入侵档案信息库，这就使得该技术具有一定的生态风险，要确保网络环境的严格要求，对硬件和软件这类基础设施更需要重点观察。可是目前的网络环境稳定性一般，软硬件设施相对滞后，导致了区块链技术被应用的不合理，假使私密钥匙意外丢失，归档的人事数据也会随之不见，由此，利用区块链技术解决人事档案管理中存在的问题还存在一定的困难。
4区块链技术在人事档案管理中的应用
针对以上分析的人事档案管理现状与问题，结合区块链技术的应用难点，提出了区块链技术在文件档案管理中应用的改善方法，具体如下所述。
4.1按照不同区块链中数字对象划分人事档案类型
区块链技术在一般情况下会按照不同区块链中的数据对象来划分，在管理中可分为镜像类型、数字文件类型和资产证书类型三种。首先，区块链中不存在的电子文件一般都被散列地存储在各个角落，而这些文件就属于镜像区块链，镜像模块的主要目的就是保护人事文档不受侵害。然而，区块链技术的访问大多数只存储文件哈希值，不储存文件会对效率等因素造成影响。数字文件可以在智能合约中进行区块链储存，该类型不仅具有数字文件哈希值一种表现形式。在最后一种资产凭据类型中，编码是录入文件的资产重要内容，属于文件的凭据，其余的文件内容数据和哈希值存储在区块链上。人事档案管理的复杂程度和组织性都是由档案的凭证价值决定的，为保证高安全性的档案存储，使区块链技术得到更高的稳定性，提高档案管理的质量，可以实现准确且高效的管理。在档案管理和服务中有效地融入区块链技术，使两项融合越来越稳定才能充分发挥其作用和意义所在。
4.2基于区块链的人事档案管理分层
对人事档案管理的实际情况做出区块链技术的需求分析，按照技术基本设施要求提出基于区块链的分层人事档案管理构架层次，其中数据层包括了模块数据和其余的相关数据网络，网络层包括P2P网络，数据安全验证包括人事档案管理各个节点的共识机制；激励层包括档案管理与区块链运行维护过程的机制，逻辑和算法代码支持人事文件管理的自动执行过程，契约封装各种可编程代码业务，应用层主要是对人事档案的应用场景进行管理。依照在实际工作中人事档案管理的应用需求，基于区块链技术的人事档案实施流程如图1所示。（1）确定人员链的成员，包括人事档案、档案部门、企业机构、政府部门是关键问题之一；（2）确定访问链数据，包括人员简历、业绩表、学历信息、学历证书、党员或党员信息等，根据信息内容设定范围期限，当主体查看信息时可获得访问的权限范围；（3）人事档案部门根据员工的日常表现实时上传至区块链，节点一致后将信息记录并共同维护，确保信息的真实性和可溯性；（4）提供档案信息自动解密时间、自动审核文件访问、自动认证文件等内容，合同签订时自动执行获得权限，可随时查看调用链上信息。
5结论
区块链技术的缺点范文第2篇
关键词:审计风险;人工智能;风险控制
人工智能(artificialintelligence)英文简称AI，是一种通过普遍使用的计算机编程软件来模拟和呈现出模拟人类智能的科学技术。人工智能的概念最早在1956年被提出，在经过多年的研究和应用发展后，目前的人工智能已经应用在生产和生活的各个方面，例如制造企业的自动化生产线、物流行业的智能匹配配送系统等。而审计作为社会治理中重要的一环，也必然需要进入到审计智能化领域中，智能化的审计管理模式和科学化的技术手段不仅有助于实现审计的全覆盖、提升审计效率、延伸审计内涵。但在智能审计的不断发展中，由于新的审计技术带来新型风险也不断暴露，想要更好地在审计中运用人工智能技术，正确识别风险并提出相应的解决办法是必不可少的。
一、人工智能在审计中的运用情况
(一)人工智能在审计中运用的理论基础
1956年8月，人工智能在美国达特茅斯会议上被正式提出。直至近十年来，计算机和芯片行业的发展，存储条件、处理器性能的更新以及新型技术手段的出现才为人工智能领域奠定了基础。2017年，国务院办公厅正式印发的《新一代人工智能发展规划》，提出的主要面向2030年的关于推进推动我国新型下一代工业人工智能产业发展的主要战略目标之一是加快推进建立一个创新型工业国家和大力推进建设世界性的高新技术产业强国［1］。随着越来越多的行业与人工智能技术的融合，审计作为国家和社会监管的最主要途径之一，也必须与人工智能技术相适应才能更好地监管和促进各部门各企业的良性发展。人工智能技术的应用，使审计人员从重复性较强的数据计算处理、分析等工作中解脱出来，审计人员可以更好地从事其他重要工作［2］。此外，智能审计借助于人工智能技术既可以对审计的流程和模式自主学习，也能够通过实时监测及时发现异常情况并进行处理［3］。我国传统审计流程主要分为三个阶段，即审计计划阶段、审计实施阶段和审计结束阶段。在与人工智能技术相结合后，这三个阶段的模式发生了一定的改变。在审计计划阶段，人工智能技术可以帮助审计人员从多渠道，以内外部结合的方式获取信息，分析被审计单位的内外部环境、风险水平、重要性水平等因素，同时根据审计机构的人力资源数据，分析匹配最合适该项目的审计小组，确定审计范围和时间。在审计实施阶段，人工智能主要可以用于审计证据的获取和工作底稿的自动生成。除了通过直接链接被审计单位财务系统外，还可以利用数据挖掘和OCR技术等将非结构化数据转换成易分析审计证据。同时结合了人工智能的持续监测、实时数据记录和区块链技术，可以自动定时地生成审计日志，降低数据被篡改的风险。此外，还可以通过提前设置或自动抓取审计文书模板的方式，自动生成审计通知书、函证书等。在审计结束阶段，可以根据审计过程和以前的审计结论自动生成审计报告和整改方案。
(二)人工智能在审计中运用的实例分析
实际上，国际四大会计师事务所对于智能化的审计已经进行了一些探索，如德勤在2017年推出的智能财务机器人“小勤人”，随后又推出了主要面向中小会计师事务所的智能审计平台，在这个平台上审计人员可以在输入审计数据和需求之后，由平台自动分析审计风险并生成审计报告。通过对德勤公开案例的研究发现其在风险评估和选择应对措施方面遵循的还是如图1所示的基本逻辑。但在数据收集方面则基本交由“人工智能”来进行，有效地提升了工作效率。根据德勤消息，其有效地减少了审查法律合同文件，发票，财务报表和董事会会议记录的时间达50%以上。而毕马威开发的“人工智能信贷审阅工具”则更为详尽地描述了人工智能技术如何与审计过程相结合。其主要功能如图2所示。首先，利用自然语言处理技术实现信贷文本的批量秒读，和自动化快速分类。其次，识别信贷文本与相关资料中的重要信息，实现对自动化摘要处理。再次，利用深度学习模型，自动识别资料中包含的各类风险信号，提取对应的关键风险信息。随后，运用大数据技术收集整合金融机构内部和外部数据，深度挖掘风险点，进行多维度风险信息分析。最后，可视化展示内外部整合数据的风险信息，提供更直观、更具洞察力的辅助决策。总的来讲，人工智能技术在审计中运用，可以根据对各种业务类型的划分归纳，自动对所涉及的业务数据和财务数据进行了采集、初步处理、分析及实时监测，自动产生各种预测和应急预警的信息，为被审计的项目提供了线索及相关资料。这些措施有利于审计人员明确审计的重点与审计范围，科学地安排年度审计工作，将有限量的审计资源合理配置投入至公司经营业务中存在较大风险的领域，实现了审计管理工作的科学化、信息化、规范化。
二、人工智能审计带来的新型风险
大数据审计是指面对大量的数据，运用大数据技术方法和工具，开展多层次、多部门联合的数据收集、分析和验证。与传统审计相比较，大数据审计所使用的数据更多源复杂，所使用的技术方法更科学高级。而人工智能审计则是在大数据审计的基础上，将审计过程智能化和标准化，可以说大数据是人工智能审计的基础，而人工智能是大数据审计的未来提升的必然方向。而在这种发展衍生的过程中，通过分析发现会面临以下三种新型风险:
(一)数据安全风险
人工智能审计的所有构建都基于大量的数据和数据模型，所以数据安全风险既包括数据源获取是否准确与全面的风险，也包括数据泄露的风险。我国目前各地管理标准不一、信息化智能化建设水平差异较大、各地和各部门出于信息安全性考虑对大部分数据保密等情况，造成了各级审计机关之间、审计机构与被审计单位之间数据流通不畅的问题。并且在大数据时代，信息量巨大，信息结构复杂，网络中充斥着大量的虚假信息、错误信息，如果数据源出现错漏，将影响整个审计过程和审计结果。而在进行数据储存和传输的整个过程中，一旦用户的数据库和服务器遭到黑客的袭击，很有可能就会造成数据泄露。例如，成本和原材料等信息如果被外泄，该企业会在供应链的定价战略等诸多方面陷入被动的状态。
(二)人机沟通障碍风险
在审计中的人机沟通的目标就是为了使得用户和计算机软件之间能够做到尽可能方便地进行信息交换。然而目前审计机构的审计方法大多都停留在基于SQL的数据查询和基于电子表格软件的数据查询两个层面。然而这两种方法都有其无法避免的不足之处。在SQL的数据查询方法中，需要根据不同的问题特征编写较为复杂SQL语句，这对于审计人员的电脑和编程能力有很高的要求;而这种分析的结果通常以二维表格展示，当所得到的结果数据量较多时，无法直观的展示筛查结果。而在基于电子表格软件的数据查询中，大多软件无法对大量的数据进行分析，同时半结构化的数据也很难用到传统的电子表格进行分析。而当今数据量不断扩大，数据类型和结构也更加复杂，很显然电子表格软件已经无法完全满足对于大数据审计工作的需求。
(三)人工智能代替职业判断的风险
审计的职业判断，是指审计人员在对于审计准则、财务报表的编制及其职业道德操守进行熟悉和掌握的基础上，将其相关知识、技术以及实战经验进行综合应用并针对具体审计业务做出的一种有根据性地决定的判断。目前的人工智能技术运用水平下，人工智能的运行还是要依赖以往的经验判断和设定的程序语言，再通过高速的运算，最终做出类人的行为，无法取代人脑的创造性解决问题的能力和对新事物探索定义问题的能力。尤其在被审计单位或人员不配合、刻意隐瞒作假、行为言语有异常引起审计人员警惕的情况时，人工智能则完全无法对审计人员起到替代作用。在不能够保证所有被审计单位都对审计机构保持绝对信任和完全的数据共享的前提下，人工智能想要完全取代审计人员，代替审计人员的职业判断，还需要在技术和制度两方面都作出更多的努力。
三、人工智能审计新型风险的应对措施
(一)靶向数据安全风险:加密技术和“区块链+审计”
针对数据安全问题、加密及安全技术的发展。比如，基于数据仓储单元的信息安全技术、查询方凭借设定的访问授权才能对所指定的数据记录或者是数据库中的文件进行查询。伴随着大量的数据搜索收集及分析，查询方的组织属性、访问类别等信息将以“安全标签”的形式嵌入至其中的原始数据，形成唯一的新型数据单元结构。将大量的数据仓储单元安全技术综合运用于监督信息共享的平台，可以直接通过对访问授权的方式进行控制，从而有效地保证了原始数据的采集存储、流通等相关信息的完整性及其安全，使得审计过程和审计成果的应用可以变得更加高效、便捷。而区块链技术是一种基于去中心化的全新分布式记账技术，区块链的去中心化特点，减轻了存储审计数据的管理压力，降低了审计数据存储的安全风险。同时，区块链也充分利用了时间戳技术来有效保障本地客户端与远程移动终端之间的数据实时更新顺序完全相符。时间戳技术能够直接作为对区块数据“存在性”和“真实性”的事实证明，确保了应用该技术的审计系统的安全性和可靠性以及相关信息准确真实性，大大增加了审计抵御技术风险和辨别真伪能力。
(二)靶向人机沟通障碍风险:数据可视化
数据可视化的应用在很大一定程度上解决了数据分析技术难度高和分析结果不直观的问题，数据可视化主要是通过各种易于理解的手段，将复杂的数据显示出来，从而能够清晰有效地直接表达出数据中的信息，审计人员通过数据可视化就能发现隐藏在数据之下的规律。基于SQL的查询方法、基于电子表格的查询方法，以及基于数据可视化分析方法的主要优缺点如表1所示。在对交通运输、地理资源、环境保护等领域进行审计时，其业务数据包括融合了几何、像素信息的图形和影像数据。此时，数据可视化分析的优势就体现在:第一，拥有友好的人机交互功能，可以实现数据分析的操作只需系统页面的简单点击就可完成。第二，具有丰富的图像功能，有助于审计人员掌握审计要求和重点。第三，具有强大的图形分析技术，可以交互地构建和调节曲线、表面、节点等各种数学模型，可以替代一部分编程工作，提取异常的数据。
(三)靶向人工智能代替职业判断风险:机器学习与审计经验结合
机器学习是现代人工智能的一个重要组成部分，它使分析模型的建立进入自动化的程序。机器学习用模型进行数据分析，其预测是否可靠，依赖于其所输入的历史资料质量。所以，人的偏好可能影响到为了训练人工智能所需要选择的数据集、为过程所选择的计算方法和对输出进行诠释。而为了使得审计智能化和自动化，不仅要及时地搜集到所有审计的数据，还要反复进行数据处理，推导得到可以广泛应用的公式。在数据库的选择与筛选中，任何一个数据如果出现错误都有可能直接造成最终分析结论准确性的下降，但人工智能在其现有的信息化和科技水平之下，无法通过自主机器学习的方式来弥补其中这一缺陷。换句话说，目前人们只能通过培训提升审计人员的业务水平和职业道德，减少甚至消除了劣质数据的形成和产生，再通过对数据的存储分析来积累优质审计人员和专家的经验，以此来应对人工智能无法代替职业判断的风险。
参考文献:
［1］杨明增，任庆玲．现代风险导向审计模式运用及其研究［J］．中国注册会计师，2015(3):95－99+3．
［2］陈莉．加快会计师事务所信息化建设的六大任务［J］．中国注册会计师，2019(11):34－35．
［3］李强，谢汶莉．大数据审计中的可视分析［J］．中国内部审计，2016(2):79－86．
［4］宋夏云，周琬宇．大数据视角下智能审计取证模式研究［J］．中国内部审计，2018(12):71－74．
［5］许汉友，汪璐璐．智能审计本质之问［J］．商业会计，2020(23):4－8．
［6］国务院印发《新一代人工智能发展规划》［J］．广播电视信息，2017(8):17．
区块链技术的缺点范文第3篇
关键词：油田企业；计量管理；信息系统
油田计量管理工作内容非常复杂，涉及原油的动态计量、原油的静态计量；单井计量、混合计量等不同内容和不同方法，传统的油田企业计量工作，就是通过计量工作人员，利用计量器具，根据计量法规和石油行业计量操作技术规程和技术标准，对原油的产量、成分抽检分析等数据进行计量。常用的计量器具有量油尺、温度计、密度计、计量罐（立式金属罐、卧式金属罐、球式金属罐）、计量车、计量船等多种计量器具，对原油的温度、密度、体积、质量等进行全面计量，传统的计量工作方式方法，在具体操作过程中，效率低下，实效性较差，计量的数据很难实现非常精确，人为误差因素较多，工作管理也比较麻烦。随着计算机软件技术在油田计量管理中的应用，有的油田企业相继引进了一些计量管理信息系统，在使用中，各个油田计量方法、标准不统一，功能、流程不完善，计量数据不科学全面。随着软件技术的不断创新，多种油田计量信息系统得到开发应用，比如，计量站SCADA系统、计量站MIS系统、C/S模式、B/S模式计量管理信息系统等。
1油田企业开发及应用计量管理信息系统的意义
基于网络安全立法及信息系统网络的安全相对保障，不同的油田企业相继在信息系统运营单位不断投入大量资金，提高技术水平和能力，加强网络安全有效的防护能力，计量管理信息系统的开发及应用，通过远程计算机控制，克服了传统人工操作计量的各种缺陷，比如，个人习惯、技术能力程度、责任心的高低引发的操作失误、标准掌握不一，数据计算的差错等等，实现了计量管理的高效、精准、无人化。提高了信息技术研发、创新及其相关设备制造能力，国外的技术和产品逐渐被替代，有力的提高了计量信息系统的国产化水平。
2油田企业计量管理信息系统开发应用历程及技术分析
2.1从C/S模式到B/S模式
计算机信息技术引入油田企业计量管理信息系统应用开始应用的为C/S模式，计量系统模式采用的是客户端/服务器模式，用户主机加装数据查询的一个客户端软件，用来查询原油的动态量数据和静态量数据，生成计量数据报表。C/S模式计量信息系统的客户端安装工作量大及维护工作量较高，在实际应用过程中，客户端软件要求计算机操作使用者业务水平较高，安装环境非常苛刻严格，即便如此，仍然经常出现软件启动错误或者无法启动乃至软件无法登录和数据库连接丢失等问题的发生，主要原因是参数设置错误，致使计量管理信息系统维护的工作量急剧增加，相应不断扩大了系统的整体维护压力。借助互联网技术的广泛应用，计量管理信息系统软件的不断开发完善，油田计量站SCADA系统、MIS系统等信息化系统的软件逐渐升级换代，计量数据查询服务从C/S模式转向B/S模式，就是客户端/服务器模式进入浏览器/服务器模式，客户端/服务器模式正式被完全取代。用户界面在B/S模式结构中通过浏览器来实现，该系统基于应用层的http协议有的Web服务，以广域网为基础。其工作方式就是石油企业计量管理人员通过网络浏览器的进行查看、使用系统网络数据，不用在主机上加装相应专门的软件，从时间效率、操作环节和技术程度等方面，具有相当多的优势；B/S通过浏览器登录的数据服务器一般为安全专用的，具备满足远程原油计量信息数据的全方位的安全查询服务，从操作层面就大大减少了工作人员或者共享窗口客户端软件安装的工作量，主机软件维护查询等相关的工作量，并且通过专门的数据浏览器登录实施查询计量数据信息的操作方式、技术培训难度小，不要求计算机操作技术水平太高，对计算机安装环境要求也不太严格，更加适用于油田企业计量管理信息系统的应用。
2.2C/S模式与B/S模式各自的优缺点
2.2.1C/S模式的优点该种油田企业计量管理信息系统，主要是以企业内网应用为基础，与浏览器/服务器模式比较，最突出的优势特点是不需要互联网环境系统就能正常开展计量数据查询及信息处理应用，网络信号的不稳定，或者网线故障一般不影响业务的开展，比如，用户不需要互联网环境，计量业务更为高效方便。数据服务器主机运行的数据服务器平台，相比之下，一般性能更为强劲，尤其是表现在安装数据库软件的功能方面，性能比较有显著的优势。概括起来主要优点有三：其一，响应快速高效，节省时间。C/S模式应用数据服务能够表现出非常明显的响应快速特点，正常情况下，能够完全通过客户端主机的运算能力，在客户端主机把数据实施处理，直接发送给联网的数据服务器主机，大大节省了数据处理时间，提高了信息处理效率。其二，稳定性和灵活性更强。C/S模式的客户端程序实现了与数据主机有效分离的方式，在计量信息管理系统稳定性及灵活性的表现上更为突出。其三，强大的安全性保障。C/S模式的比较适合于局域网的环境，安全性高，更有保障[1]。2.2.2客户端/服务器模式（C/S）的缺点基于客户端/服务器模式（C/S）的油田企业计量管理的信息系统，实际应用过程发现其缺点也逐步明显，概括起来表现在三个方面：其一，难以适用于大数据、云计算的发展需求。C/S模式开发设计标准限于局域网环境的应用，未来大数据、云计算、区块链、元宇宙等互联网技术快速发展，更新换代较快，该系统难以适应网络化数据应用的需求。其二，系统维护工作量大，成本高，安全风险明显。在应用过程中，用户PC主机要安装客户端专用的程序，单井计量还行，对于混合计量工作的开展，用户不断增加，系统维护的工作量日益增加，逐渐庞大。尤其是用户PC平台，如果客户端程序感染病毒木马遭受冲击或者相应发生硬件故障，衍生相关问题，造成系统无法正常使用，需要用户重装平台客户端的程序，这样一来，提高了数据系统的运行成本和大量人力的消耗。其三，客户端程序要求太高。因为客户端程序要求太高，对软件前期开发及后期的系统维护等需要的人员培训成本大大增加。2.2.3B/S模式的优点基于B/S模式的油田企业计量管理信息系统，在运行过程，表现出很多积极的优势，主要有三点：其一，维护和升级简单。该系统用户查看数据基于浏览器，不需要安装相应的专门软件，在应用过程中，操作服务器即可完成系统的自动维护、升级，不用修改客户端。其二，系统的开放性良好。用户借助一般通用的浏览器直接输入数据查询的要求，就能直接访问，与Web平台的表现无关，B/S（浏览器/服务器）模式能够任意扩展，拓扩展性良好。其三，操作使用更加方便。通过浏览器查询访问，对于不同的计算机操作系统和操作方式，大致相同，基本类似，不需要专门的软件技术应用的额外培训。2.2.4B/S模式的缺点任何事物有明显的优势，也存在致命的缺陷，基于B/S模式的的油田企业计量管理信息系统也是一样，在实际应用过程中，也存在一些不足，归纳起来，大致有以下方面：其一，受网络安全风险影响明显。基于互联网环境下的浏览器访问方式，登录数据服务器，查询计量数据信息服务，全部业务过程的web服务在网络中完成，企业的计量管理办公信息系统与互联网无缝连接，类似金融系统出现的客户存款被盗、研发高科技企业的核心机密泄漏等网络恶意攻击，软件感染病毒，侵入木马等在油田企业的基于B/S模式的计量信息系统，同样面临这样的安全风险挑战，管理信息系统、油田动态计量数据、静态计量数据主要在互联网上应用，易受到网络黑客、恶意代码的攻击网络造成安全威胁，易受网络黑客和恶意代码的入侵攻击网络安全性弱。其二，系统用户管理存在的安全隐患。油田企业计量管理人员通过浏览器登录数据服务器实施查询服务，需要输入用户名与密码口令进行验证，而浏览器是通用的客户端应用载体，企业计量管理人员一旦操作不当或者失误，容易导致账户及密码由于管理维护方面存在不周全的问题而使数据丢失，有的工作人员处于这样那样的原因，在密码设置过程中，为了记忆方便，输入查询方便，输入过程不易出错等，就简单应付，给外来入侵的黑客，提供了窃取破译密码的可乘之机，很大程度上形成了网络安全隐患。其三，主机安全的风险造成的计量信息系统的安全隐患。主机未安装或者安装防恶意代码软件，或者安装的防恶意代码软件级别较低，主机防护设备及操作系统及应用软件存在不可抗拒的安全漏洞，同时还有主机外接端口的资源控制不当等，与主机相连接的企业计量管理信息系统都存在一定的网络安全隐患。其四，用户体验表现不满意。网络环境下，与专用单机软件的区别相比较，油田企业计量管理信息系统，受宽带、网速和基站服务能力的局限，响应速度相对慢，用户体验不是特别好。
3基于B/S模式油田企业计量管理信息系统的开发应用策略
3.1强化措施，提高系统安全保障能力
只要系统借助互联网运行，非法网络入侵、恶意代码、病毒等带来的网络安全隐患就不可能消除，因此，在系统软件的开发应用过程，必须采取相应的技术措施进行防范。首先，实施物理隔离。管理信息的网络和计量控制网络，设置物理隔离，就能有效抵御黑客、恶意代码病毒等各种恶意破坏、入侵与攻击和造成联网的不良信息的安全威胁。
3.2提高企业计量系统管理能力，减少系统安全隐患
基于B/S模式的油田企业计量管理信息系统也是由人操作完成业务需求，工作人员及企业相关人员，都需注册账户，进行系统的应用管理，在开发应用中，要注重提高企业计量系统管理能力，减少系统安全隐患。首先，对相关人员在申请用户和设置口令中，提出相应的保密级别的条件要求，满足复杂度条件，定期进行密码修改[2]。开发系统注重用户信息的识别功能完善提高，禁止系统中有相同用户标识出现。对于首次登录的情况，要求即可进行初始口令或者密码的更改完善，达到相应的保密强度需要，满足了对抗不良软件冲击风险的能力，进而实现退出及限制非法登录次数，相比较来说，保密措施和能力相应的提高，从一定程度上减少了油田企业计量管理信息系统的安全隐患[3]。
3.3重视主机安全问题
基于B/S模式的油田企业计量管理信息系统应用，很多安全风险来自主机，因此，开发应用过程重视主机安全问题，规避不利因素，十分有必要。比如：用户名/密码口令，口令长度不能小于8位的字母和数字符号、设置防范恶意代码软件、定期安全漏洞扫描安全修复等。
4结语
综上所述，新世纪以来，油田的生产经营管理逐步实现了网络化、现代化、信息化、无人化、智能化，信息化技术及信息化装备淘汰了传统的人工操作的器械装置，成为现代油田生产管理设备组成的核心成分，确保了油田生产管理系统的安全运行和稳定运行，提升了油田企业生产管控的信息安全水平。
参考文献：
[1]王巨鹏，何敏跃.油田计量管理信息系统开发及应用[J].中国石油和化工，2013(08):47-49.
[2]吕素芳.油田企业计量管理信息系统的开发及应用[J].石油工业技术监督，2017,33(04):45-47.
