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作者：王越芸;方莹;刘敏;
单位：上海开放大学;
摘要：针对当前审计实务中业务代码黑盒测试范式存在的语义断层问题，本文提出基于以DeepSeek-R1为典型代表的大推理模型（LRM）的审计语义解析框架，突破代码逻辑与审计准则间的本体论错位瓶颈。传统审计技术因无法建立代码执行路径与审计高阶语义的可验证映射，导致证据链构建高度依赖人工经验。本文创新构建“准则-代码-证据”三元组映射体系，其技术路径包含三个阶段：基于权威审计准则构建结构化本体概念库；运用LRM模型的深度语义理解能力实现业务代码控制逻辑的精准定位；通过动态插桩技术植入轻量化审计锚点，形成覆盖代码全生命周期的可验证轨迹。实验结果表明，本框架较传统方法提升语义匹配效率21%，且LRM生成的推理日志完整记录审计决策链条，满足透明性要求。框架创新引入增量学习机制，支持系统迭代时的审计规则动态适配，有效避免版本漂移导致的证据链断裂。本文为审计数字化转型提供了兼具理论先进性与工程可行性的实施路径，期望推动人工智能技术在持续监控、实时审计等关键领域的应用深化。
关键词：大推理模型;;审计数字化;;语义映射;;白盒审计;;深度求索
基金资助：2024年上海市高等教育学会课题（1QYB24014）;; 2024上海开放大学新进人员科研扶持项目（XJ2404）
