2000年8月7日，週一上午九點，遊戲事業部臨時辦公室。

負一層的空氣有點渾濁，空調冷風呼呼吹著，卻吹不散房間裡十八個人聚集產生的熱氣。

陳星站在白板前，手裡的馬克筆已經換了第三支——藍色用完換黑色，黑色用完換紅色。白板上畫滿了架構圖、流程圖、資料表，層層疊疊像抽象畫。

“所以我們的核心思路是，”他在已畫滿的板子上又圈出一個區域，筆尖與白板摩擦發出尖銳“吱吱”聲，“在《The Legend of r 2》原有的架構基礎上，做三層改造，但不是推倒重來——那樣時間不夠，風險太大。”

他用不同顏色筆標註：“第一層，客戶端加固。主要針對記憶體修改和封包破解。我們會在客戶端程式碼里加入反除錯檢測，關鍵資料加密儲存，通訊協議加隨機鹽值。”

坐在前排的新人程式設計師李曉舉手——他二十二歲，北航剛畢業，臉上還帶著青澀。

“陳工，加密會不會影響效能？玩家電腦配置參差不齊，如果卡頓會流失使用者。”

“問得好。”陳星點頭，用筆在“加密”兩字旁打星號，“所以我們採用分級加密。關鍵資料如裝備屬性、金幣數量用強加密；非關鍵資料如角色位置、對話內容用輕量加密。同時客戶端會檢測電腦效能，自動調整加密等級。”

張濤插話——他已正式入職，今天穿的是星海文化衫，淺藍色T恤左胸口繡小小星辰logo，看起來已完全融入團隊。

“分級加密思路不錯，但行為分析這塊技術難度大。”他站起到白板前，接過陳星遞來的馬克筆，“需要收集大量玩家行為資料，建立正常行為模型，再識別異常。而且可能有誤判——比如某個玩家就是手速快，或請了代練，會被誤判為外掛。”

“所以需漸進式推進，加上人工複核。”陳星解釋，在白板上畫金字塔，“第一期，我們只做最簡單的規則判斷——比如一個角色24小時線上不吃不喝，比如操作頻率超出人類極限，比如瞬移、穿牆等物理引擎不可能實現的行為。這些規則容易定義，誤判率低。”

“第二期呢？”李曉追問，眼睛發亮。

“第二期引入機器學習模型。”吳志豪用臺灣口音說，“我前公司在做相關研究，用神經網路分析玩家行為序列。正常玩家有行為模式——打怪累了會休息，撿到好裝備會興奮地多試幾次，死亡後會沮喪調整策略。外掛的行為序列是機械的、重複的、沒有情感波動的。”

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