Remote Auditing in Times of Crisis: Cybersecurity Strategies and Best Practices for Small Audit Firms
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic led to an instant alteration of the audit approach to remote performance-directly affecting small audit firms. This paper analyzes how such cybersecurity challenges translate into best practices for carrying out audits from a remote location during a crisis. Key issues include how small audit firms have been reacting to data integrity challenges, the transition toward work-from-home arrangements, and data security threats. The findings indicate that small firms face barriers such as lack of knowledge, inadequate resources, and increased cyber threats. Effective remote auditing calls for robust digitalization, training, and collaboration, accompanied by comprehensive cybersecurity measures like VPN, multi-factor authentication, and encryption. This study calls for a low-cost best practice that needs to be established and customized for small audit firms to minimize cybersecurity risks and ensure secure and trustworthy processes. The COVID-19 pandemic revolutionized the paradigm of financial audits, forcing most audit firms to become virtual instantaneously. Small-scale audit firms, already vulnerable and underresourced, encountered severe adversities in this transition. As verification of accounts and inventories was conducted remotely, new protocols for accessing clients' systems to ensure data veracity became imperative. Unexpected reliance on electronic tools and remote access greatly increased cyber threats, from unauthorized intrusions to data breaches and compromised data integrity. Some studies have shown that barriers to implementing effective cybersecurity practices include inadequate knowledge, overestimation of cost, and underestimation of threat levels. A successful remote audit requires additional tools, such as laptops and a workable data management system for effective communication. Furthermore, communication, collaboration, and organizational culture are necessary for effective auditing. Literature suggests that small businesses do not have the skills and resources to implement these practices effectively, making them prone to cyber threats. This paper provides a comprehensive analysis of the cybersecurity challenges and best practices for small audit firms in conducting remote audits. It examines the transition to remote work, specific cybersecurity threats, and develops personalized, cost-effective strategies to enhance small audit firms' cyber posture. Lastly, it reassures the integrity and security of remote auditing processes, enabling small firms to operate resiliently and confidently during crises.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».