第一章 (第6/15页)
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任务被层层分解。我和赵师兄他们组负责其中一个关键子模块的优化——如何在毫秒级的时间内,从海量混杂着高度伪装噪音的数据包中,精准识别并锁定那些携带恶意指令的暗流。
连续熬了几个通宵,进展缓慢。现有的模型在面对这种新型伪装时,识别率始终卡在一个瓶颈上不去。会议室里气氛沉闷,咖啡因也驱不散浓浓的疲惫和挫败感。
我盯着屏幕上不断滚动的、代表暗流数据包的诡异波形,它们像深海里的幽灵鱼,完美地模仿着正常数据的特征,只在极其细微的统计特征上露出难以察觉的马脚。脑子里有个模糊的想法在盘旋,源于之前处理另一组看似无关的数据时,发现的一种关于数据包时序排列的非随机偏好性——某些恶意数据包在时间戳的尾数分布上,存在极其微弱的、违背随机性的规律。
师兄,我嗓子有点干,声音不大,但在安静的会议室里很清晰,能不能尝试引入一个新的特征维度不只看数据包本身的内容特征,看它们在时间序列上的‘位置偏好性’我怀疑它们在伪装内容的同时,在投放节奏上可能下意识地遵循某种…‘舒适区间’就像人撒谎时会有无意识的小动作。
赵师兄愣了一下,随即眼睛一亮：时序特征！对！我们一直聚焦在内容特征上,忽略了投放行为学！见星,你具体指什么
我快速地在白板上画了个简单的时间轴,标注了几个点：比如,看连续数据包时间戳尾数的模运算结果分布,或者相邻包间隔的特定小数位组合出现的频率恶意指令的投放者也是人,或者人设计的程序,在追求极致伪装的同时,可能在投放节奏的‘随机性’上反而留下破绽,因为真正的完美随机是很难的。
会议室里安静了几秒,随即响起一阵低低的讨论声。
有道理！行为模式分析！
可以试试！把时序特征向量化,作为辅助输入！
计算量会增加,但值得一试！
