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第94章 异常的数据流（第1页）

凌晨三点，陈启明的实验室。

三块曲面屏上流淌着绿色的数据瀑布，像是倒置的星河。

陈启明窝在他的专属人体工学椅里——那把椅子是他用三个月的项目奖金换的，据说是NASA工程师同款。

能根据坐姿自动调节支撑，但他大部分时候都蜷得像只虾米。

“咖啡，续命。”他对着空气嘟囔。

角落里的智能咖啡机发出温柔的嗡鸣，开始研磨豆子。

这是他自己改装的设备，连上了实验室的中央系统，能根据他的脑波疲劳程度自动调节咖啡因浓度。

现在屏幕上显示他的疲劳指数是78%，所以咖啡机会加入额外的可可粉和一点点辣椒素——这是他发现的奇怪配方，能刺激大脑保持清醒。

咖啡好了，机械臂稳稳地将杯子送到他手边。

陈启明接过，没顾上烫就灌了一大口，然后满足地叹了口气。

屏幕上，他编写的分析程序正在运行。

这是个复杂的多线程算法，同时追踪收容所内部网络里的七种不同类型的数据流：

资源调取记录、权限访问日志、通讯元数据、能源消耗曲线、人员定位轨迹、设备使用记录，还有——最重要的——因果监控系统的异常报警记录。

程序的名字叫“蛛网”，因为他希望它像蜘蛛网一样，能捕捉到所有细微的震动。

过去七十二小时，“蛛网”己经处理了超过两百TB的数据。

现在它正在生成可视化报告，用不同颜色的线条和节点，在虚拟三维空间中构建出一个复杂的网络图。

陈启明推了推眼镜，身体前倾。

网络图的核心是收容所主服务器，向外辐射出数千条连接线。

大部分线条是稳定的蓝色，代表正常的日常操作。

但其中有十七条线条，呈现出不正常的红色。

它们有几个共同特征：

第一，访问时间集中在深夜，通常是凌晨一点到西点之间。

第二，访问频率呈现规律性——每三天一次，精确得像钟表。

第三，访问路径绕过了至少两层标准安全协议，但使用的是合法权限。

第西，也是最重要的一点：每次访问后十二小时内，收容所外部网络都会检测到一次微小的数据泄露，流量很小，伪装成普通的网络爬虫请求，但目的地指向同一个加密服务器。

“抓到你了。”

陈启明喃喃自语，手指在触摸板上滑动，放大其中一个节点。