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124被篡改的市场记忆(第1/2页)
灯光微闪了一下，像是电流经过不稳的线路。陈帆的手从Sun主机外壳上收回，指尖在桌沿轻轻敲了两下，随即坐回主控台前。他没有看任何人，只说了一个词：“审计。”
李航抬头，手指停在键盘上方，“全面？”
“从第一行日志开始。”陈帆的声音不高，但每个字都像钉进地面，“所有数据源、所有备份路径、所有模型输入输出，全部比对。这一次，我们不信任任何运行中的模块。”
周婷没说话，起身走向角落的保险柜。她输入密码，取出一块黑色硬盘，表面没有任何标签。这是系统建立初期就封存的冷备份盘，三年来从未接入网络，也未参与任何升级流程。她将硬盘插入独立终端，启动手动校验程序。
李航立刻调出数据库快照管理界面，命令系统逐层还原过去九十天内的全部交易记录。主屏分成三栏：左侧是当前主库数据，中间是云备份版本，右侧则是刚刚加载的冷盘原始记录。
前十分钟，一切正常。
直到第十二分钟，对比程序在纳斯达克期货市场的某条历史行情中，标出一个极小的偏差——收盘价相差0.3%。误差值看似微不足道，甚至低于行业通用的数据容错标准，但它出现在一笔关键做空决策的训练样本中。
“这不是录入延迟。”周婷盯着屏幕，“原始日志显示，这条数据在录入后七小时被修改过一次。操作账户是……内部权限组。”
李航迅速翻查权限日志，却发现那次修改请求来自一个已被注销的技术维护账号，IP地址归属地为公司内网交换机下的临时接口。更奇怪的是，系统当时并未触发异常访问告警。
“有人知道怎么绕过监控。”他说，“而且清楚我们哪些数据不会被二次核验。”
陈帆站起身，走到投影墙前，调出这三个月内所有被标记为“低风险修正”的后台操作。这类操作通常用于修复因网络中断导致的数据断点，属于常规运维范畴。但当李航将这些操作的时间点与市场波动曲线叠加时，发现它们集中在几次重大行情转折前的四十八小时内。
“不是随机修补。”陈帆低声说，“是在为模型‘喂’特定记忆。”
李航立即编写脚本，提取所有疑似篡改段落的操作特征：字段类型、修改时间、目标变量、关联模型调用链。他把这些参数打包成一组行为指纹，导入系统底层的“危机模式识别库”——一个他们多年积累的历史金融异动案例集合。
搜索进行到第七分钟，屏幕上跳出一条高匹配度警告。
“1987年，纽约交易所。”李航声音压低，“10月16日，黑色星期一前四十八小时。道琼斯成分股的交易量和报价更新出现选择性延迟，导致自动交易系统误判流动性状况，引发连锁抛售。”
陈帆盯着那条红色曲线。它和他们刚发现的异常操作模式几乎完全重合——同样是微小幅度的数据偏移，同样是针对高频模型的关键训练时段，同样是通过合法权限通道完成。
“他们在复刻。”他说，“不是模仿，是复制。”
周婷已经切换到另一台终端，调取1987年全球股灾前后七日的完整市场行为图谱。她将当时的资金流向、波动率结构、衍生品持仓集中度等七项核心指标抽象为动态模型，再与当前市场的实时数据进行拟合分析。
起初，两条曲线毫无关联。
但当她锁定“流动性拐点前48小时”这一区间，并剔除表层噪音后，画面开始趋同。机构净卖出节奏、散户追涨峰值、期权隐含波动率爬升斜率……七项指标的吻合度最终达到88.7%。
“同样的节奏。”她轻声说，“同样的诱导方式。只是现在，他们不用等市场自己崩溃，而是先改写系统的记忆，让我们‘算’出那个结果。”
陈帆沉默地看着两幅并列的模型影像。一边是三十年前的真实灾难，一边是此刻正在上演的精密推演。不同时间，相同手法，唯一的变量是——这次，操控者藏在数据背后，而不是交易席位上。
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“我们一直以为最大的威胁是外部攻击。”他说，“EMP、猎头、收购提案……可真正危险的，是从内部一点点改变‘事实’的人。”
李航已经开始部署第二轮扫描。他切断了所有非必要数据同步任务，将系统核心模块迁移到离线环境中，逐行检查代码逻辑是否曾被植入条件触发式修改指令。
“如果这种修改不止一次。”他一边操作一边说，“那我们的预测模型可能早就被‘训练’成了某种预设结果的共谋者。”
