勒索软件是IT行业中最普遍且最具破坏性的威胁之一,在全球范围内,勒索软件的威胁一直有增无减。Gartner的研究指出,近75%的IT组织将面临一次或多次勒索软件攻击。企业组织需要考虑的不是勒索软件攻击是否会发生,而是何时会发生。
遭遇勒索软件攻击时,企业的反应时间将十分有限。黑客使用高级加密使企业无法访问关键业务数据,并要求企业支付“赎金”解密。在考虑要如何选择时,企业业务一直处于停摆状态,做出正确选择的压力会随着时间流逝越来越大。
Commvault十分重视勒索软件威胁,并致力于长期保护客户免受勒索软件威胁、且拥有遭到攻击后快速恢复的能力。为了应对勒索软件挑战,Commvault以久经考验的实践,帮助企业完善应对勒索软件的准备,支持企业在遭遇勒索软件后快速恢复。
灾难恢复备份,勒索软件防护核心
勒索软件防护的第一步是保护企业的灾难恢复备份。借助灾难恢复备份,企业能够快速恢复Commvault基础架构。
为保证灾难恢复备份免受勒索软件侵害,企业首先应将自动CommServe灾难恢复元数据的副本设置到Commvault的安全云门户中,以获得更好的勒索软件防护。借助 Commvault Cloud,Commvualt 客户支持可以轻松访问用户的灾难恢复备份,让用户有信心立即开始恢复 Commvault 基础架构。
3-2-1简单策略带来优质数据保护
企业遵循Commvault久经考验的3-2-1数据保护和恢复策略:数据的三个副本、两种不同类型的介质以及一个异地的空气间隙副本,便可获得更好的勒索软件保护和恢复。
Commvault 3-2-1备份策略以空气间隙技术实现快速恢复,以安全的云备份增强数据保护能力。该方案主要包括以下功能:
在这些措施下,如果发生勒索软件攻击,企业的异地和不可变副本仍会是安全的。在Commvault的帮助下,企业组织可以轻松获得更强大的勒索软件防护和恢复能力,可以真正放心地从勒索软件攻击中快速恢复并正常进行业务运营。
好文章,需要你的鼓励
DeepResearchGym是一个创新的开源评估框架,专为深度研究系统设计,旨在解决当前依赖商业搜索API带来的透明度和可重复性挑战。该系统由卡内基梅隆大学研究团队开发,结合了基于ClueWeb22和FineWeb大型网络语料库的可重复搜索API与严格的评估协议。实验表明,使用DeepResearchGym的系统性能与使用商业API相当,且在评估指标间保持一致性。人类评估进一步证实了自动评估协议与人类偏好的一致性,验证了该框架评估深度研究系统的有效性。
这项研究介绍了FinTagging,首个面向大型语言模型的全面财务信息提取与结构化基准测试。不同于传统方法,它将XBRL标记分解为数值识别和概念链接两个子任务,能同时处理文本和表格数据。在零样本测试中,DeepSeek-V3和GPT-4o表现最佳,但在细粒度概念对齐方面仍面临挑战,揭示了当前大语言模型在自动化XBRL标记领域的局限性,为金融AI发展提供了新方向。
这项研究介绍了SweEval,一个新型基准测试,用于评估大型语言模型在企业环境中处理脏话的能力。研究团队从Oracle AI等多家机构的专家创建了一个包含八种语言的测试集,模拟不同语调和上下文的真实场景。实验结果显示,LLM在英语中较少使用脏话,但在印地语等低资源语言中更易受影响。研究还发现较大模型通常表现更好,且多语言模型如Llama系列在处理不当提示方面优于其他模型。这项工作对企业采用AI技术时的安全考量提供了重要参考。
这项研究提出了"VeriFree"——一种不需要验证器的方法,可以增强大型语言模型(LLM)的通用推理能力。传统方法如DeepSeek-R1-Zero需要验证答案正确性,限制了其在数学和编程以外领域的应用。VeriFree巧妙地计算正确答案在模型生成的推理过程后出现的概率,作为评估和训练信号。实验表明,这种方法不仅能匹配甚至超越基于验证器的方法,还大幅降低了计算资源需求,同时消除了"奖励黑客"问题。这一突破将有助于开发出在化学、医疗、法律等广泛领域具有更强推理能力的AI系统。