深信服發佈安全GPT4.0數據安全大模型與分佈式存儲EDS新版本520

10月24日消息，深信服日前正式推出了最新的創新成果：實現動靜態數據分類分級和數據風險自動研判分析的安全GPT4.0、具備卓越可靠性和AI勒索防護能力的分佈式存儲EDS新版本520。深信服表示，通過這些新品和能力，幫助用戶在享受數字化帶來的便利的同時，也能確保數字化轉型的數據安全和存儲可靠。

深信服表示，隨着數字化轉型的深入發展，數據已成爲企業最重要的資產之一，然而如何有效保障數據安全一直是業界面臨的難題；傳統的數據分類分級方案通常需要大量的人工參與，準確率低且效率低下，難以滿足現代企業的複雜數據安全需求；此外，數據安全風險行爲往往與正常業務行爲相似，缺乏明顯的攻擊特徵，使得檢測、研判難度極大；爲應對這些挑戰，深信服此次發佈了安全GPT-數據安全平臺，通過技術創新升級，推動數據安全方案在行業的高質量落地。

深信服表示，其安全GPT 數據安全大模型能夠自動化完成數據庫靜態數據以及API等流動數據分類分級工作，大幅提升分類分級的效率；與傳統的小模型相比，靜態分類分級的準確率從60%提升到了90%，打標效率提升了40倍，人工只需設置分類標準，打標過程全部由模型自動完成。

同時，深信服安全GPT數據安全大模型還支持分鐘級完成任意數據類型使用情況調查，幫助企業快速定位數據以及掌握數據使用情況，確保敏感信息的安全。

據深信服表示，在數據泄露、數據濫用、違規數據出境和超範圍處理數據等多種典型的攻擊場景，安全GPT數據安全大模型檢出率高達90%，準確率達70%。

深信服還展示了其最新版本的分佈式存儲EDS，通過自主研發的架構大幅提升了系統的性能與可靠性，使得EDS不僅能勝任備份歸檔等大規模數據管理任務，還能支持非結構化生產數據以及AI應用等多種複雜場景下的業務承載。

深信服表示，面對最常見的硬件故障——硬盤故障，其EDS存儲能夠實現無縫的數據切換，確保業務連續性不受影響；而在更爲極端的多重故障情況下，深信服的EDS存儲同樣展現了高穩定性。

在模擬的測試中，即使同時發生三個節點的故障，包括斷電、緩存盤和數據盤被拔出等極端情況，EDS存儲也能在3到5秒內迅速恢復業務。

針對近年來日益嚴峻的勒索威脅，深信服分佈式存儲EDS集成了智能AI防勒索功能，採用旁路檢測方式，大多數時候僅進行基本的IO流檢測，只有在發現異常行爲時纔會啓動深度AI分析，這樣既保證了安全性，又避免了不必要的性能開銷。