2020年以来,由于新冠疫情的肆虐,很多行业都在面临混合办公模式带来的技术与安全挑战。随着越来越多的远程用户连接到公司应用,企业可能遭受的攻击面也扩大到前所未有的范围。银行作为与用户利益密切相关的行业,更成为了黑客们实施不法手段的首选行业之一。因此,为了确保为远程员工提供高级防护,银行必须提供以下方面的保护:
而且,他们还必须确保随时随地零信任访问公司应用。
近日,Check Point公司公布了四个真实的银行用户案例,旨在为更多用户介绍银行业所面临的挑战,及其应对挑战并改善安全状况所用的解决方案。
客户案例1:RCB 银行支持员工使用个人移动设备安全办公
RCB 银行是一家成立于 1936 年的社区银行(前身为罗杰斯县银行),总部位于俄克拉荷马州克莱尔莫尔,在俄克拉荷马州和堪萨斯州设有分行。
在远程办公人员保护方面,RCB 银行选择了 Harmony Mobile。该解决方案可帮助这家银行:
RCB 银行信息安全分析师 Stacy Dunn表示:“事实证明,Harmony Mobile 是一款经济高效的解决方案,其所提供的保护是仅靠容器解决方案所无法实现的。”
客户案例:波罗的海地区 SEB 通过最高级别的安全防护保护数千台端点设备
SEB 是波罗的海地区最大的银行之一,管理着多个国家/地区的数百万私人客户、中小型企业及公司帐户。
借助 Harmony Endpoint,SEB 正通过以下优势获益:
客户案例:运河银行保护数百名 Office 365 电子邮件和协作应用远程用户安全并提供无缝体验
运河银行在巴拿马的九个省份设有办事处,为商业客户和小型机构提供专业服务,并在分行和线上为其客户提供各种服务。
如今,电子邮件和协作应用已成为企业最基本的工具。因此,它也是网络犯罪分子最常利用的渠道之一,商务电子邮件入侵 (BEC) 攻击占网络犯罪所致损失的 50% 以上。
为了降低风险并避免 BEC 及其他攻击对其远程办公人员造成的损害,运河银行选择了 Harmony Email & Collaboration 来实现:
更高的安全性
第一年,该银行在不影响工作效率的情况下,阻止了 1400 次网络钓鱼攻击,并抵御了 800 次恶意软件攻击。
简单的部署和管理
在数分钟内完成部署,快速实现即时保护,报告功能有助于持续了解威胁态势。
更低的总体拥有成本
只需一款解决方案即可有效保护电子邮件、SharePoint、Teams、OneDrive 等,包括防范恶意软件、网络钓鱼、敏感业务数据 (DLP)、恶意链接、账户接管等等
运河银行首席信息官 Erick Garay表示:“Check Point Harmony Email & Office 不仅能够帮助我们实现安全目标,而且还可以发现我们尚未意识到的其他应用问题”。

客户案例:一家在欧洲、中东及非洲地区(EMEA)开展业务的银行,支持随时随地使用任何设备安全访问公司应用
借助 Harmony Connect,这家 EMEA 银行获得了:
零信任访问
无客户端访问
云安全服务

Check Point Harmony解决方案确保远程办公人员安全无虞
Check Point Harmony 系列产品为金融服务业提供了卓越的保护和出色的简单性,其中包括:
同时,Check Point 支持银行通过 Quantum、CloudGuard、Harmony 及 Infinity 系列产品为他们的客户提供高级数字服务,并为其网络、云端、用户及访问提供最高级别的安全保护。通过采用基于 Check Point Infinity 架构和服务的整合安全方案,银行可实现针对第五代复杂攻击的前瞻性防护,同时将运营效率提高 50% 并将安全成本降低 20%。
Check Point 提供的这套广泛的网络安全解决方案和服务产品正助力全球 6,500 家金融机构轻松应对当今最严峻的挑战。
好文章,需要你的鼓励
Lumen Technologies对美国网络的数据中心和云连接进行重大升级,在16个高连接城市的70多个第三方数据中心提供高达400Gbps以太网和IP服务。该光纤网络支持客户按需开通服务,几分钟内完成带宽配置,最高可扩展至400Gbps且按使用量付费。升级后的网络能够轻松连接数据中心和云接入点,扩展企业应用,并应对AI和数据密集型需求波动。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
RtBrick研究警告,运营商面临AI和流媒体服务带宽需求"压倒性"风险。调查显示87%运营商预期客户将要求更高宽带速度,但81%承认现有架构无法应对下一波AI和流媒体流量。84%反映客户期望已超越网络能力。尽管91%愿意投资分解式网络,95%计划五年内部署,但仅2%正在实施。主要障碍包括领导层缺乏决策支持、运营转型复杂性和专业技能短缺。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。