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World File Search SystemRubrik
Rubrik Enterprise Edition
Rubrik（NYSE：RBRK）正在执行确保世界数据的任务。使用零信任数据安全™，我们帮助组织对网络攻击，恶意内部人员和操作中断实现业务弹性。Rubrik Security Cloud，由机器学习提供动力，可在企业，云和SaaS应用程序中确保数据。我们帮助组织维护数据完整性，提供可承受不利条件的数据可用性，不断监控数据风险和威胁，并在攻击基础架构时使用其数据恢复业务。
Rubrik报告第二季度财政年度2025财务业绩
非GAAP销售和营销运营费用$ 133,672 $ 117,052 $ 273,113 $ 232,215 GAAP上的一般和行政运营费用$ 63,921 $ 63,921 $ 22,288 $ 215,386 $ 215,386 $ 45,105较小45,105 $ 45,105：股票薪酬支出352,392-152-152-75,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78,78，gaap $ 22,288 $ 62,600 $ 45,048 GAAP运营损失与非GAAP运营损失的和解：GAAP的运营损失$（168,293）$（168,293）$（73,520）$（893,130）$（893,130）$（158,116资本化的内部用途软件15 62 30 124添加：被收购无形的无形资产摊销923 - 1,826 -
salesforce数据保护的框
Rubrik（NYSE：RBRK）正在执行确保世界数据的任务。使用零信任数据安全™，我们帮助组织对网络攻击，恶意内部人员和操作中断实现业务弹性。Rubrik Security Cloud，由机器学习提供动力，可在企业，云和SaaS应用程序中确保数据。我们帮助组织维护数据完整性，提供可承受不利条件的数据可用性，不断监控数据风险和威胁，并在攻击基础架构时使用其数据恢复业务。
金融科技公司使用Rubrik DSPM
一家全球金融科技公司在确保其AWS的大量数据量方面面临重大挑战。为了解决解决方案，该公司转向了以前为层流的Rubrik数据安全姿势管理（Rubrik DSPM）。Rubrik DSPM提供了无缝的部署和全面的数据可见性，从而消除了对手动数据发现的需求。它提供了可行的见解，提高了数据可见性，并提高了监管要求的管理。金融科技公司现在享有更好的数据管理，降低风险和改进的数据安全姿势。
RWP-0639如何工作：Microsoft 365使用Rubrik
自动化保护并管理敏感的数据风险Microsoft 365是一个不断变化的流动环境，新员工被登上组织，这导致每天创建和删除邮箱和OneDrive帐户。我们看到新的SharePoint站点不断被实例化，并且每天包含越来越多的团队，消息，密钥附件和文件。随着M365的大量采用，我们还看到敏感的数据和知识产权在平台内占据巨大的增长，构成了持续的渗透风险，造成了声誉损害和业务损失。旧方法涉及创建包含特定用户和对象的备份作业，这根本无法跟上M365的不断变化。组织需要能够在其M365备份解决方案中自动化数据的保护，管理和退休。rubrik通过将SLA域的自动分配到对象以及智能且完全策划的任务计划为大型M365环境的自动分配中最小化为M356提供数据保护。最重要的是，Rubrik强大的集中管理和报告功能可帮助组织确保其数据符合他们必须遵守的任何法规。Rubrik的自动数据保护使组织能够避免其IT策略中的严重安全差距。
Microsoft Hyper-V和Azure堆栈HCI
Rubrik不断监视Hyper-V和Azure堆栈HCI VM的威胁，包括勒索软件，数据破坏和妥协的指标。利用机器学习，它检测数据删除，修改和加密，以进行最佳勒索软件调查。rubrik威胁监控会自动检测并确定备份中的威胁指标，从而实现快速响应，而鲁布里克威胁狩猎狩猎通过有针对性的IOC搜索和历史数据分析发现了新的威胁。Rubrik还有助于识别和监视敏感的数据暴露，并使用智能风险监视，以最大化数据安全姿势。
负责人AI：与Rubrik Laminar DSPM
建议：通过利用Rubrik的DSPM功能，您可以控制对AI型号等敏感数据集的访问，并防止它们从您的环境中删除。Rubrik的DSPM的数据检测和响应（DDR）功能可以通过识别异常的数据访问和可疑行为来检测对您的敏感数据的外部和内部威胁，并在数据删除，不寻常的第三方访问，内部人员威胁，意外数据泄漏，数据滥用，数据滥用以及其他威胁上。此外，使用数据访问治理（DAG），您可以绘制谁可以访问您最敏感的数据的人，无论他们是否是特权用户。对于高风险身份，像您的AI开发人员一样，您可以将其尺寸正确的权限正确，并添加额外的保护措施，以限制安全事件的潜在范围和损坏。
Rubrik AI 驱动的网络恢复
如今，网络攻击对组织的数据构成了最严重的威胁。从网络攻击中恢复通常是一个多方面的过程，需要解决技术复杂性，例如确定攻击的程度、确定受影响的数据以及确保完全恢复。使用传统的备份和恢复工具，从网络攻击中恢复通常需要手动且耗时的过程来检索攻击发生前的干净数据。即使在恢复了攻击前的干净数据后，由于虚拟机操作系统中未检测到的后门或漏洞，仍然存在将恶意软件重新感染到生产系统的风险。此外，对组织的威胁以多种方式表现出来，每种方式都带来独特的挑战。组织必须准备好有效管理独特的攻击场景，以确保网络弹性。生成式人工智能成为应对这些挑战的理想解决方案，提供富有表现力和情境感知的指导，简化恢复过程。