CSS-Exchange项目v25.02.10.1823版本技术解析
微软CSS-Exchange项目是一个专注于Exchange Server运维管理的PowerShell脚本集合,由微软客户支持服务团队(CSS)开发和维护。该项目提供了大量实用的脚本工具,帮助Exchange管理员进行日常维护、故障排查、性能优化和安全加固等工作。最新发布的v25.02.10.1823版本包含多项重要更新和功能增强,值得Exchange管理员关注。
核心功能更新
本次更新中最值得关注的是Exchange Extended Protection Management脚本的改进。该脚本用于配置Exchange服务器的扩展保护功能,能够有效防御中间人攻击等安全威胁。新版本增加了对TLS 1.3协议的支持,并优化了Windows Server 2025的兼容性检测逻辑。
HealthChecker脚本作为Exchange健康检查的核心工具,在此次更新中也有显著改进。除了常规的版本兼容性检查外,新版本特别加强了对CVE-2023-36434漏洞的检测能力,这对于运行在Windows Server 2025环境下的Exchange服务器尤为重要。
安全相关增强
安全始终是Exchange运维的重中之重。本次更新中,多个安全相关脚本得到了优化:
Test-AMSI脚本现在能够更准确地检测反恶意软件扫描接口(AMSI)的配置状态,帮助管理员确认Exchange服务器是否具备足够的安全防护能力。同时,MDOThreatPolicyChecker脚本也进行了更新,能够更全面地检查Microsoft Defender for Office 365的威胁策略配置。
针对近期发现的安全漏洞,CVE-2023-21709和CVE-2023-23397检测脚本都进行了版本更新,提高了检测的准确性和覆盖范围。这些脚本能够帮助管理员快速识别环境中可能存在的安全风险。
性能与可靠性改进
ExchangeLogCollector脚本在此版本中引入了新的远程日志收集机制,显著提升了大规模环境下的日志收集效率。该改进特别适合拥有多台Exchange服务器的企业环境,能够减少网络带宽占用和收集时间。
ExPerfAnalyzer和SimplePerf等性能分析工具也进行了优化,现在能够提供更详细的性能指标分析报告,帮助管理员更准确地定位性能瓶颈。
迁移与兼容性工具
对于正在进行Exchange迁移或混合部署的企业,CrossTenantMailboxMigrationValidation脚本提供了更完善的跨租户邮箱迁移验证功能。该工具现在能够检测更多潜在的迁移兼容性问题,减少迁移过程中的意外情况。
SourceSideValidations脚本也进行了功能增强,特别针对源端验证场景提供了更全面的检查项,确保迁移前的准备工作更加充分。
日常运维工具更新
日常运维相关的多个实用工具也在此版本中得到更新:
Get-CalendarDiagnosticObjectsSummary脚本增强了日历诊断功能,能够提供更详细的会议和预约问题分析。这对于经常遇到日历同步问题的企业特别有用。
Remove-DuplicateEntriesFromIanaMappings脚本优化了IANA映射表的清理功能,能够更有效地处理重复条目,提升邮件流处理的效率。
Set-ExchAVExclusions和Test-ExchAVExclusions脚本更新了反病毒排除项的配置和验证逻辑,确保Exchange服务器能够与各类安全产品更好地协同工作。
总结
CSS-Exchange项目的v25.02.10.1823版本为Exchange管理员带来了一系列实用的功能更新和安全增强。从核心的安全防护到日常的运维管理,再到复杂的迁移场景,这些脚本工具都能提供有力的支持。建议所有Exchange管理员评估这些更新,并根据实际环境需求选择性地部署相关脚本,以提升Exchange环境的稳定性、安全性和管理效率。
对于运行较老版本Exchange Server的环境,在使用这些脚本前应特别注意版本兼容性。同时,在生产环境部署前,建议先在测试环境中验证脚本的功能和影响,确保不会对现有服务造成意外影响。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00