据区块链分析公司 Chainalysis报告显示,2020年被勒索软件攻击的组织至少支付了3.5亿美元赎金。在这一触目惊心的数字背后,还有不断愈演愈烈的网络犯罪活动。勒索软件攻击者一般倾向于将目标锁定在能够提供大笔付款的大公司,或者是无力承受任何攻击的中小机构。勒索软件的受害者已经不仅仅局限于商业领域,还包括政府部门、教育和卫生机构。网络犯罪分子不仅会加密文件,还会窃取企业的核心数据,并威胁如果不支付赎金,他们就会向全世界公布这些数据。难怪有业内人士预言,2021年将迎来勒索软件的全面爆发。
数据保护仍是重中之重
在日益严峻的网络安全威胁下,企业愈发意识到数据才是自身最有价值的资产,无关规模大小和所处行业。数据只有在得到有效保护的情况下,才能实现其价值,推动企业的业务创新和发展。2021年数据保护仍是重中之重。
在任何时间,全球任何地点都有企业面临勒索软件攻击,企业数据就是勒索事件中的扣押“人质”。这里我们要讲一个正面例子,在勒索事件发生后“人质”如何从绑匪手中巧妙逃脱,不仅毫发未伤,同时也未对正常业务运营造成任何影响。这个例子是Commvault的客户——位于美国内华达州的斯帕克斯市政府。在该市遭遇勒索软件攻击后,Commvault第一时间发现了攻击情况,并帮助客户迅速从攻击中恢复了数据。因为斯帕克斯市政府已经完成了对其物理和虚拟服务器上的数据备份,所以才能在短短12小时内快速恢复数据,而无需几周时间。借助Commvault提供的集成数据恢复解决方案,任何组织机构都可以在受到网络攻击情况下快速恢复数据,并保持业务连续性。
以守为攻,防患于未然
Commvault的使命是帮助客户做好准备,包括数据准备、合规准备和恢复准备。Commvault平台内置的逻辑可跟踪典型的数据活动和行为。通过数据监控,Commvault可以为客户提供第一时间发现勒索软件攻击的洞察力。如果看到异常峰值或其他异常情况,Commvault软件会提醒客户注意潜在的危险情况。Commvault软件可以将复杂的恢复过程自动化,同时涵盖合规操作,并为客户提供整个过程内的详细洞察。
Commvault认为,一个完整的勒索软件策略既包括降低成功攻击的风险,也包括减轻成功攻击带来的影响。完整的策略由五个环节构成:
在我们努力发展数据恢复技术的同时,勒索软件的攻击能力也在水涨船高,正与邪的对立问题可能永远都不会消失。所以我们需要尽可能的加强数据保护,避免将数据暴露在威胁下,并积极采取措施,以守为攻,主动对抗勒索软件。只有多方面、全方位的数据保护,才能铸造抵御勒索软件攻击的铜墙铁壁。(本文作者为Commvault中国区技术总监李可 )
好文章,需要你的鼓励
谷歌发布新的AI学术搜索工具Scholar Labs,旨在回答详细研究问题。该工具使用AI识别查询中的主要话题和关系,目前仅对部分登录用户开放。与传统学术搜索不同,Scholar Labs不依赖引用次数或期刊影响因子等传统指标来筛选研究质量,而是通过分析文档全文、发表位置、作者信息及引用频次来排序。科学界对这种忽略传统质量评估方式的新方法持谨慎态度,认为研究者仍需保持对文献质量的最终判断权。
Meta公司FAIR实验室与UCLA合作开发了名为HoneyBee的超大规模视觉推理数据集,包含250万训练样本。研究揭示了构建高质量AI视觉推理训练数据的系统方法,发现数据质量比数量更重要,最佳数据源比最差数据源性能提升11.4%。关键创新包括"图片说明书"技术和文字-图片混合训练法,分别提升3.3%和7.5%准确率。HoneyBee训练的AI在多项测试中显著超越同规模模型,同时降低73%推理成本。
Meta发布第三代SAM(分割一切模型)系列AI模型,专注于视觉智能而非语言处理。该模型擅长物体检测,能够精确识别图像和视频中的特定对象。SAM 3在海量图像视频数据集上训练,可通过点击或文本描述准确标识目标物体。Meta将其应用于Instagram编辑工具和Facebook市场功能改进。在野生动物保护方面,SAM 3与保护组织合作分析超万台摄像头捕获的动物视频,成功识别百余种物种,为生态研究提供重要技术支持。
上海AI实验室团队提出ViCO训练策略,让多模态大语言模型能够根据图像语义复杂度智能分配计算资源。通过两阶段训练和视觉路由器,该方法在压缩50%视觉词汇的同时保持99.6%性能,推理速度提升近一倍,为AI效率优化提供了新思路。