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当今的企业在适应不断变化的需求时面临着新的挑战。IT组织特别需要关注不同云环境的弹性，敏捷性，灵活性和资源管理。数据安全对于未来的成功也至关重要。这就是为什么Dell®和Rubrik®联手提供云规模计算和零信任数据安全功能的原因。这些解决方案可帮助您满足分布式环境开发和管理敏捷性不断增长的需求，同时保护您的数据免受网络攻击，内部威胁和运营中断的影响。
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 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。
Rubrik Annapurna和Amazon Bedrock
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。
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。
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。
使用rubrik安全云的PostgreSQL数据保护
通常，您可以为每种备份类型配置频率和保留率。对于PostgreSQL，对于数据备份而言是正确的。但是，对于日志备份，SLA中唯一可配置的值是保留。这是因为PostgreSQL在完成Wal归档时控制。有关PostgreSQL如何控制Wal归档的详细信息，请参见PostgreSQL：文档：17：25.3。连续归档和时间恢复（PITR）。通过将SLA域分配给PostgreSQL群集，Rubrik将使用SELECT PG_RELOAD_CONF（）配置Archive_Command，然后使用PostgreSQL群集的重新加载config。
RWP-0653 Rubrik和纯存储网络弹性堆栈
本文档探讨了现代数据安全的挑战，并描述了Rubrik和纯存储之间的联合解决方案，该解决方案解决了这些问题。随着网络威胁的复杂性和数据足迹的增加，许多组织面临确保，管理和恢复数据的挑战。Rubrik和Pure Storage已将其先进的数据安全性，备份和存储技术结合在一起，以创建一个全面的分层解决方案，以确保网络弹性。通过集成一流的数据安全性，快速恢复功能和长期数据保留，该解决方案通过零信任架构，自动发现和政策驱动的工作流程简化了保护。rubrik和纯存储赋予组织，以保护其关键数据并在面对不断发展的网络威胁时确保业务连续性。本文档将帮助IT决策者了解合并产品如何满足对安全，可扩展和弹性数据基础架构的不断增长的需求。
Rubrik Annapurna：为 Amazon Generative AI 提供安全数据
独立于经过过滤和保护的源数据，使用 FM 构建的应用程序可能会由于幻觉而生成不正确的信息。例如，FM 可能会生成偏离源信息的响应、混淆多条信息或发明新信息。Amazon Bedrock Guardrails 支持上下文基础检查，如果响应没有以源信息为基础（例如，事实上不准确或新信息）并且与用户的查询或指令无关，则可帮助检测和过滤幻觉。上下文基础检查可以帮助检测 RAG、摘要和对话应用程序的幻觉，其中源信息可用作验证模型响应的参考。
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。