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第118章 “启明”的漏洞

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.周六上午十点,“启明”科技总部大楼。

陆衍站在研发中心的主会议室里,面前的大屏幕上显示着复杂的代码流和数据图表。二十几名核心研发人员坐在会议桌前,气氛凝重。

“问题出现在‘意识数据压缩算法优化’子项目。”项目负责人李博文正在汇报,他的脸色很不好看,“三天前,我们在进行常规压力测试时,发现了一个……奇怪的性能异常。”

他切换屏幕,显示出一张曲线图:“正常情况下,算法处理时间会随着数据复杂度线性增长。但在这个测试案例中——”他指向图表上一个突兀的凹陷,“处理时间反而缩短了%。这不符合算法逻辑。”

会议室里响起低声讨论。

“是不是测试数据有问题?”一个工程师问。

“我们检查了七遍,数据没有问题。”李博文调出测试数据的详细分析,“而且更奇怪的是,只有特定类型的数据结构会出现这种异常——那些带有高度自相似性的意识数据模式。”

陆衍的眼神锐利起来:“自相似性?你指的是分形结构的数据?”

“是的。”李博文点头,“就像是算法对某种特定模式有……‘偏好’。处理这类数据时,效率会异常提高。但代价是——”他切换下一张图,“对其他类型数据的处理效率会相应下降。”

屏幕上出现了另一张对比图。在自相似性数据处理时间缩短的同时,随机性数据的处理时间延长了%。

“这像是某种资源倾斜。”另一个工程师分析,“算法在无意识地把计算资源优先分配给特定类型的任务。”

陆衍走到屏幕前,仔细查看那些数据。他的大脑快速运转——意识数据的自相似性,这正是“星图”技术的核心特征之一。那些无限递归的几何结构,那些嵌套的层次模型,都建立在自相似性的数学基础之上。

“算法是谁负责编写的?”他问。

李博文调出代码提交记录:“主要由赵明轩负责核心模块。但评审过程是标准的——我、还有两个高级算法工程师都review过。当时没有发现任何异常。”

赵明轩。陆衍想起之前的背景调查——那个与“星穹基金会”顾问有过接触的工程师。

“赵明轩今天在吗?”

“他请假了,说家里有事。”李博文说,“从昨天开始就联系不上。”

会议室里更加安静了。缺席的时间点太巧了——问题刚被发现,负责人就失联了。

陆衍没有表现出情绪,只是平静地说:“继续分析。我需要知道这个异常是设计缺陷,还是……刻意植入的特性。”

会议持续了一个小时。技术团队详细汇报了各种测试结果:异常只出现在特定版本(三个月前更新),只影响特定类型的数据处理,而且异常效果会随着使用时间累积——也就是说,系统运行越久,对自相似性数据的“偏好”就越明显。

“这听起来像……”一个年轻工程师犹豫地说,“像某种学习行为?算法在训练自己优先处理某种任务?”

“但不是机器学习算法。”另一个反驳,“这是确定性的压缩算法,不应该有学习能力。”

陆衍看着那些数据,心里已经有了答案。这不是缺陷,这是植入——某种精妙的、伪装成缺陷的后门逻辑。这个“漏洞”会让“启明”的系统在处理“星图”类型的数据时异常高效,但在处理其他数据时效率低下。

长期来看,这会引导研发方向:既然系统对某种数据类型有天然优势,团队自然会更倾向于开发相关的应用。慢慢地,“启明”的技术栈就会向“星图”兼容的方向偏移。

这是一种极其隐蔽的引导方式——不是直接控制,而是创造偏好。

会议结束后,陆衍回到自己的办公室,立刻联系了林溪。

“我需要你来一趟公司。”他在电话里说,语气比平时更急促,“‘启明’的技术漏洞比我们想的更严重。它不是普通的安全问题,而是……认知层面的引导

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