随着“互联网+”时代的到来,数据已成为越来越多组织或企业的核心资产。文档由纸质版逐步转化为电子版形式,Internet上传输和交换的数据也随之增多,方式的转变提高了数据安全的风险和威胁。虽然信息技术促进了现代企业的发展,但企业中敏感数据安全问题也逐渐显露。为了防止企业中的重要文档泄漏,则需要对这些敏感文档布置有效的检测手段,本文提出了多重文件指纹策略,并结合人工智能等先进技术,针对信息安全审计系统中的开发需求进行设计与实现。首先,对比几种常见分类模型的优缺点,并对企业数据的特点进行分析,设计文本分类模块,通过对信息的迭代以及对模型参数进行多次调整和评估,建立基于linear SVC算法的企业文本分类模型,该模块为企业中文件的梳理提供更准确的分类预测,同时为外发数据的检测提供规格描述。其次,为提高AES算法对企业中文档的安全性保护,设计数据安全模块,通过对两个一维混沌映射融合而成的复合混沌映射并结合AES加密算法,提出了基于复合混沌映射的AES加密算法。在此基础上,进一步对传统AES算法和复合混沌加密算法的秘钥空间以及扩散性和混乱性进行分析,同时对本文提出的算法进行时间性能的测试与分析。然后,针对传统的Simhash指纹在文档检测方向存在的弊端,设计识别检测模块,根据特征提取方式的不同提出Pb S、Kb S、So P三种指纹算法,通过对敏感文档进行不同程度的删除、添加、混合等操作进行模拟实验,探究不同修改程度的文档与原文档间的汉明距离分布情况,为多重文件指纹策略提供了敏感阀值范围的依据。最后,对敏感信息审计系统进行功能和性能方面的测试,通过外发文档实验模拟真实情况,对系统中指纹检测策略进行效果测试以及通过训练好的模型对企业文本进行分类效果测试,最后通过查准率、查全率、F1值三个指标对测试结果进行分析,验证系统对敏感文件检测的实用高效性以及文本分类预测的准确性。