2025 年 10 月 — Exchange Server 安全更新

2025 年 10 月 — Exchange Server 安全更新

Microsoft Exchange Server SE - 本地部署的企业级电子邮件解决方案

Exchange Server 订阅版 (SE)

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作者主页:sysin.org


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2025 年 10 月 15 日

Microsoft 已发布以下产品中发现漏洞的安全更新(SU):

以下特定版本的 Exchange Server 可获取安全更新:

2025 年 10 月的安全更新修复了由安全合作伙伴负责任地向 Microsoft 报告、以及通过 Microsoft 内部流程发现的漏洞。虽然目前尚未发现任何已知的攻击利用,但 Microsoft 仍强烈建议立即安装这些更新以保护您的环境。

这些漏洞影响 Exchange Server。本地部署的 Exchange Server 客户需要安装更新,而使用 Exchange Online 的客户已自动受到保护,无需额外操作,只需更新环境中的 Exchange 服务器或 Exchange 管理工具工作站即可。

有关具体漏洞(CVE)的详细信息,请参阅 Microsoft 安全更新指南。

Exchange 2016 和 2019 的最后一次公开安全更新

2025 年 10 月的安全更新是 Exchange Server 2016 和 2019 的最后一次公开版本。今后,只有通过 Microsoft 客户经理申请并获得这些版本的扩展安全更新(ESU)的客户,才能在 2026 年 4 月前继续收到新的安全更新。

Microsoft 建议将组织升级到 Exchange Server Subscription Edition (SE),而不是继续使用 2016 或 2019 的扩展安全更新。请注意,从 Exchange SE CU2 开始,将不再支持与 Exchange 2016 和 2019 共存(如果组织中仍存在这些旧版本,CU2 安装将被阻止)。

无法再通过 Export-ExchangeCertificate 导出 Auth 证书

自 2025 年 10 月安全更新起,为提高安全性,使用 Export-ExchangeCertificate 命令导出 Exchange Server Auth 证书及其私钥的操作将被阻止。Auth 证书对于 Exchange Server 的安全通信至关重要,而导出其私钥的情况极为罕见。若遇到 Auth 证书相关问题,可使用 PowerShell 脚本 MonitorExchangeAuthCertificate 进行故障排查。

更新安装

以下是更新流程建议:

  • 使用 Exchange Server Health Checker 脚本盘点 Exchange 服务器,确定需要安装的更新。运行脚本可检查服务器是否存在更新滞后(包括 CU、SU 或手动操作)。
  • 安装最新的累积更新(CU)。使用 Exchange Update Wizard 工具选择当前和目标 CU,以获得指导步骤。
  • 安装完成后,重新运行 Health Checker 以确认是否需要进一步操作 (sysin)。
  • 如果在安装过程中或安装后出现错误,可运行 SetupAssist 脚本协助修复。如遇更新失败,可参考官方文档中的修复步骤。

常见问题 (FAQs)

组织处于 Exchange Online 混合模式,是否需要采取措施?

Exchange Online 已自动受到保护,但仍需在本地 Exchange 服务器上安装此安全更新,即使这些服务器仅用于管理。如果在安装更新后更换了 Auth 证书,应重新运行混合配置向导。

上次安装的安全更新已有数月,是否需要逐个安装?

安全更新是累积的。如果当前运行的 CU 受该安全更新支持,无需按顺序安装之前的版本,只需直接安装最新的安全更新即可。

是否必须在所有 Exchange 服务器上安装安全更新?“仅管理工具” 机器是否需要?

建议在所有 Exchange 服务器以及运行 Exchange 管理工具的服务器和工作站上安装安全更新,以确保客户端与服务器间的兼容性。如果您的环境中没有运行中的 Exchange 服务器 (sysin),但需要更新 Exchange 管理工具,请参阅相关文档以获取指导。

备注:内容来自官方文档,经过笔者修改。

下载地址

Microsoft Exchange Server 2016 Cumulative Update 23 (October 2025 Security Updates)

Microsoft Exchange Server 2019 Cumulative Update 15 (October 2025 Security Updates)

Microsoft Exchange Server SE RTM (October 2025 Security Updates)

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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