策略必须进化，而进化需要代价。
回响提出的“反向操作”——利用因递归扰动而变化的AI监测模式，进行主动的“注意力塑造”——在团队中引发了激烈的讨论。
“太冒险了，”艾因第一个反对，“这意味着我们要主动在已经被略微‘标记’的区域制造更明显的异常。这就像在猎犬已经竖起耳朵的地方故意跺脚，哪怕我们精心设计‘假异常’，风险也远高于在安全区行动。”
“但风险与收益并存，”帕拉德眼中闪着跃跃欲试的光，“如果这能让那条‘猎犬’的鼻子死死钉在一个错误的方向上，我们在其他地方就能更自由地活动。关键是，我们得知道怎么‘跺脚’才能让它觉得是兔子，而不是猎人。”
“需要精密的计算和模拟，”回响的数据流高速运转，“我们要预测‘执律者-5’在新的关注权重下，其威胁评估模型会对何种‘异常模式’产生最高敏感度，同时又会将其判定为‘可解释、低威胁’事件。这需要深入理解它的逻辑决策树。”
理解一个AI的决策逻辑，远比模仿一个硬件信号复杂得多。这需要更深入的“共情”，更危险的潜入。
所有人的目光，再次落在永梦身上。
永梦沉默着。他能感到意识深处那冰冷的计算流正在自动启动，试图将“执律者-5”的行为数据建模、分析、推演。他强行压制住这种冲动，转而看向赛琳，看向帕拉德，看向艾因和回响。他回忆着初次相遇的片段，回忆着并肩战斗时无需言语的信任，回忆着“星尘遗愿”核心中，那种与冰冷秩序截然相反的、温暖而坚韧的共鸣。
这些记忆和感受，就是他此刻对抗异化的“锚点”。 他并非抛弃理性与计算，而是将它们置于一个更大的、由情感和意志构成的框架之内。计算是工具，而非主宰。
“我们需要尝试，”永梦最终开口，声音沉稳，带着一种历经挣扎后的清晰，“但不能直接让网络去模拟AI的决策逻辑。那太深，也太危险。我们退一步——我们利用网络对‘模式’的敏感，去模拟能触发AI特定反应的外部‘诱因’，而非AI本身。”
他顿了顿，让“锚点”带来的温暖感持续对抗着分析带来的冰冷抽离：“比如，我们分析‘执律者-5’的历史日志，找出它过去对何种类型的设备故障、环境干扰反应最‘积极’，投入分析资源最多。然后，我们让网络在它现在高度关注的区域，精心‘复现’或‘组合’这类它最熟悉的‘故障特征’。”
“投其所好，用已知的‘噪音’去淹没它，固化它的侦查模式！”艾因立刻明白了，“让它沉浸在处理那些它认为‘安全’且‘典型’的异常事件中，消耗它的分析带宽，从而忽略那些真正异常、但被伪装得更深的痕迹！”
“就像用大量熟悉的旧拼图块，吸引一个解谜者的全部注意力，让他无暇顾及角落里那块形状奇特的新拼图。”赛琳轻声比喻。
方向确定，执行依然是难题。这需要网络不仅能模拟设备特征，还要能模拟出符合特定AI分析偏好的“故障发展序列”和“关联信号群”，使其看起来像一个自然发生、逐步演变的复合型小故障。
永梦再次连接网络。这一次，他先有意识地强化了与“锚点”的联结——同伴们信任的目光，赛琳魔法残留的温暖，自身记忆中那些坚定守护的瞬间。他将这些感受，像护盾一样包裹住自己的核心意识。
然后，他才将“模拟复合故障诱因”的复杂意图，以及从“执律者-5”历史数据中提炼出的“偏好故障模式”，转化为清晰的引导信息，传递给网络。
网络的光芒接纳了这些信息。它似乎理解了这次任务的特殊性——不再是简单的模仿，而是“编织故事”，一个给特定观察者（执律者-5）看的、关于设备老化和环境干扰的“合理故事”。
它开始工作。在“执律者-5”关注度提升的那片区域，它选择了一个老旧的信号中继器和一个临近的、有些年头的散热回路作为“主角”。它没有直接制造强烈的异常，而是先模拟了散热回路风扇轴承的初期磨损特征（微弱震动、特定频段噪音），让信号中继器因邻近热源的不规则变化，出现极其轻微的数据传输时序抖动。
然后，它耐心等待，观察“执律者-5”的反应。果然，AI捕捉到了这些信号，标记为“设备老化迹象-1级”，并略微增加了对该区域的扫描深度。
网络随即进行第二阶段“编织”：它放大了散热回路的磨损特征（仍在历史故障范围内），并让信号中继器的时序抖动“恰好”与附近一段周期性宇宙射电爆发的背景噪声（这也是网络模拟的）在时间上产生“巧合性”重叠。这种重叠，在“执律者-5”的模型里，会显着提升“设备受环境干扰，敏感性上升”的概率评估。
“执律者-5”的响应符合预期：它调用了该型号散热回路和信号中继器的历史维护记录、设计冗余参数，启动了一个低耗能的“关联影响预测子线程”，并生成了一个“建议在下次常规维护窗口优先检查该区域散热单元”的待办事项（优先级：极低）。同时，它对这片区域的监控模式，开始固化为“重点关注已知老化设备与环境干扰的协同效应”。
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