9月16日晚，红鲱鱼亚洲论坛上发布了 “2015红鲱鱼亚洲100强”，国内大数据安全领域的创新公司瀚思(HanSight)获得这一殊荣，这也是亚洲企业信息安全领域唯一获奖企业。瀚思联合创始人董昕出席论坛并领奖。“红鲱鱼亚洲100强”旨在发现具有价值的新兴公司，尤其注重公司的创新性、影响力和前瞻性，行业颠覆能力以及社会价值，代表了产业的风向标。
《红鲱鱼》(Red Herring Magazine)，诞生于美国硅谷，是全球知名的互联网投资、技术媒体，在投资界有“硅谷圣经”之称。2005年，红鲱鱼开始评选亚洲100强。Google、YouTube、eBay、Skype、阿里巴巴、百度等企业也均曾在其创业初期获得Red Herring青睐。
在此之前，亚洲还没有安全公司获得过此荣誉和认可。知情人士评价，瀚思获奖，既是对公司技术能力的认可，也是对其安全领域创新和颠覆性的认可。大数据、云计算时代到来，万物互联和互联网+，都对安全行业提出更多要求和挑战，也使得数据安全以及数据安全技术受到产业内外的普遍重视。Dow Jones VentureSource曾报道，2014年信息安全产业的融资额大概为19亿美金。CB Insight新闻说，仅2015年的上半年，信息安全产业的融资已经达到12亿美金。无论近期亚信收购趋势科技中国的案例，还是新涌入安全领域的资本，大数据安全都是关注的要害。
瀚思公司创始人高瀚昭介绍，“数据驱动安全”，是瀚思成立之初的目标。今天，信息安全问题不仅是核心就是大数据安全问题，也是一个需要大数据分析处理的问题。瀚思由此提出，传统以防御为核心(Signature Based)的安全策略已经过时，信息安全正在变成一个大数据分析问题，大规模的安全数据需要被有效地关联、分析和挖掘。而瀚思基于大数据框架对企业的系统、应用和用户访问行为数据进行存储与分析，并采用机器学习和算法来检测异常行为，是业界公认的抵御新型外部攻击(APT，Advanced Persistent Threat)和内部人员恶意窃取核心数据(Insider Attacks)的最有效方式，可以最大限度的保护企业信息资产安全。另外，瀚思也坚信，唯有通过海量数据的深度挖掘与学习，才能使企业适应千变万化的安全威胁，并实现由“被动防御”到“主动智能”的信息安全战略升级。
瀚思也是从成立伊始，就致力于以大数据的收集、处理与分析技术为驱动，帮助企业实时、自动侦测已经发生或即将发生的内部与外部安全威胁，提高安全事件处理的效率，最大限度的保护企业信息资产安全。目前，瀚思的理念和产品，已经赢得了招商银行、中国联通、大唐电信等多家大型企业、政府部门和互联网公司的认可。
有评论认为，大数据驱动安全，前瞻性技术和产业突破点，带来的是行业的颠覆和大蓝海，也将为无论互联网企业，还是传统企业的互联网+带来更多安全的选择和保障，代表了政策方面、产业进化和信息社会演进的潮流和趋势。而从起步，瀚思就走在了前沿。相关资料显示，瀚思是国内最早将大数据与安全分析有效结合的团队之一，公司拥有超过5年、1000台物理节点的Hadoop / Spark生产集群开发运维经验，并在反钓鱼、脚本自动分析、高级沙箱、机器学习等安全领域拥有多项美国专利。
瀚思在北京和成都分别设置研发基地，公司主创团队来自趋势科技、微软、甲骨文等跨国公司，拥有十余年的信息安全与企业软件产品经验，其创新的安全理念和长远的战略目标，以及大数据安全分析平台的内在价值已被企 女人戴手表的意义与好处：一种完美的装饰。爱美之心人皆有之，特别是女生。几乎所有戴手表的女士都把手表戴在右手腕，而且都是十分的精致、漂亮。因为平时我们与人打招呼、工作、写字等几乎都用右手而且即使是用左手工作的女生也都如此。谨慎、细心。女生以天生细心、爱美著称，每个女生几乎都有一个运行精确地手表。当然大条的女生肯定不戴手表。安静、内敛的特征。女生一般有较强的时间观念感，不喜欢浪费时间。更多的时候即使是静坐、静思也不会去干一些无聊的事，而一般喜欢安静的女生都多少有点内向可能是矜持，毕竟要保持大家小姐的淑女风范。业用户和投资者认可。
据悉，瀚思在成立之初就成为Hadoop领导者美国Hortonworks公司在华的技术合作伙伴，并迅速获得光速中国创投(LightSpeed)首轮融资。
特别是瑞士的钟表厂家，在石英手表独占鳌头的今日，仍对机械手表情有独钟，坚持生产高档机械手表，并源源不断地输往世界各地。第二章、手表的组成A、机芯（国产或进口）B、表壳（包括表蒙、底盖）C、表带（金属或皮制）D、表盘（铜质、铝质、纸质）E、后盖（不锈钢）F、表针、表把等（A）机芯机芯是手表的最主要部件，是手表的“心脏”，其质量的好坏，决定了手表质量好坏，选择优质的机芯，对于产品质量是至关重要的。日本原装西铁城机械全自动机芯，其产品不合格率仅为5‰，日 误差为±15 秒：国产全自动机械机芯，其产品不合格率为7‰，日误差为±30 秒。
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