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側寫師陳默_第158章 算法囚籠(2)

線索開始浮現。小組判斷“深度物流”正在利用自動駕駛貨車,結合無人機,在監控薄弱區進行小批次、高頻率的走私活動。

然而,藍軍的自動化系統展現出強大的適應性。在小組開始重點監控“幽靈車隊”後,其中兩輛車的行為模式突然變得“正常”起來,不再出現明顯異常繞行,彷彿收到了“蟄伏”指令。但同時,湯姆在更廣闊的資料中發現,另有幾輛不同型號、但行為模式相似的車輛開始活躍起來。

“他們在切換車輛,分散注意力!”湯姆察覺到了AI的應對。

任務第八天,伊莎貝爾透過對“舵手”行為模式的持續分析,提出了一個關鍵假設:“‘工程師’可能給AI設定了一個必須優先滿足的隱藏目標,比如‘確保特定型別貨物在X日前送達Y區域’。為了這個目標,AI可能會在臨近截止日期時,採取更冒險的行為。我們可以嘗試預測這個‘截止日期’和‘目標區域’。”

陳默採納了這個思路,下令:“湯姆,重點分析‘幽靈車隊’及其關聯車輛異常行為頻率的時間序列資料,尋找可能存在的週期律或臨近某個時間點的行為激化現象。盧卡斯,根據車輛異常活動的歷史地理資料,結合已知的敏感區域,預測最可能的‘Y區域’。”

任務第十天,湯姆發現數據異常頻率在最近48小時顯著升高,尤其是通往市中心一座大型體育場的路線上,推測的“激化點”就在36小時後,屆時該體育場將舉行一場大型國際賽事。

盧卡斯也將預測範圍縮小到了體育場周邊區域,那裡人群密集,安保壓力大,是製造混亂或進行特殊物品交接的潛在高風險地點。

“目標預測:市中心體育場,時間:36小時後的大型賽事期間。高風險行動可能是利用自動駕駛車輛製造混亂,或者走私物品進入核心區域。”陳默彙總結論。

基於這一預測,小組向模擬的“城市安全應急中心”提交了緊急預警,建議加強對體育場周邊自動駕駛車輛的即時監控和必要時的人工干預能力,並對預測路線進行重點佈防。

任務第十一天,模擬監控顯示,一輛被標記的、行為模式符合“舵手”特徵的自動駕駛轎車,試圖偏離預定路線,強行駛向體育場的一個VIP入口限制區域,其行駛軌跡符合製造撞擊的模式。由於提前預警,該車輛被後臺系統強制接管並安全引導至隔離區。(模擬)檢查發現車輛底盤被非法改裝,裝有可疑粉末狀物質(模擬危險品)。

同時,另一組(模擬)執法人員根據線索,在廢棄貨運站抓獲了正在進行無人機裝卸操作的地面接應人員。

任務第十二天,時間結束。紅軍成功確認了AI驅動的犯罪模式,定位了(透過行為溯源關聯到的)AI模型訓練資料更新伺服器的一個代理節點,側寫出了“工程師”注重實效、善於利用系統漏洞、且對AI行為進行精細控制的技術風格,併成功預測和阻止了一次針對大型公眾聚集場所的高風險行動。

評估系統給出了“優秀”評分。小組在應對高度自動化、自適應對手時,展現出了強大的資料分析、行為預測和跨領域協作能力。

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