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第159章 林墨的人工智能启蒙(第1页)

林墨的书房像个被代码浸泡的蜂巢。

墙面上贴满了他从攻击日志里摘录的关键代码片段,用荧光笔标着“史密斯常用的ip跳转路径”“异常流量波动特征”;桌上摆着台祖父留下的旧电脑,键盘磨得亮,屏幕上还开着三年前的反追踪程序;旁边的草稿纸上,他用铅笔涂鸦着一个歪歪扭扭的神经网络结构——那是他昨晚对着教程画了半宿的“ai大脑”。

凌晨一点,他盯着屏幕上的“攻击溯源报告”,指尖无意识地敲着桌子。

上次史密斯用匿名代理起攻击时,他花了整整六个小时才追踪到源头;如果……如果能有个东西,提前告诉他“攻击会从哪个ip来”“用什么方式渗透”,是不是就能更早堵上漏洞?

手机突然震动,是联盟技术部的陈默工程师:“墨墨,我明天上午有空,要不要聊聊你上次说的‘主动防御ai’?”

第二天清晨,林墨抱着旧电脑坐在联盟技术部的会议室里。

陈默是个戴黑框眼镜的年轻人,穿洗得白的格子衬衫,桌上摆着半杯冷掉的豆浆。

他推过来一份资料:“我看了你画的神经网络草稿——有想法,但少了点‘ai思维’。”

“ai思维?”林墨凑过去,资料上是密密麻麻的公式。

“就像你玩侦探游戏。”陈默拉过白板,画了个简单的流程图。

“传统防御是‘事后查案’——找到攻击痕迹,再溯源;ai防御是‘提前看线索’——通过正常流量的‘样子’,认出‘不一样的脚印’,甚至猜出‘凶手下一步要去哪’。”

他拿起一支马克笔,在“正常流量”和“攻击流量”之间画了条红线:“机器学习的核心,是让计算机‘学会区分’。

比如你之前找史密斯的ip跳转,现在ai能帮你学‘史密斯喜欢用哪些代理节点’‘他的攻击时间规律’,甚至预判‘他下一次会选哪个漏洞’。”

林墨的眼睛亮了:“那我需要做什么?”

“先学‘喂数据’。”陈默打开电脑,调出一个开源机器学习框架。

“不是越多数据越好,是‘有用的数据’。比如你要教ai认‘攻击流量’,得先给它看一万条‘正常流量’,再给它看一百条‘攻击流量’——它会自己找出‘不一样’的地方。”

回程的车上,林墨抱着旧电脑,手指在键盘上敲个不停。

他下载了陈默给的框架,试着导入林氏网络的历史流量数据。

屏幕上的进度条慢得像蜗牛,他却兴奋得手心出汗——这是他第一次接触“让计算机自己学习”。

晚上十点,模型跑通了第一个测试:识别“异常流量”。

但他很快现,模型误报率极高——把正常的用户登录、文件上传都当成了攻击。

“别急。”陈默远程连上线,调出参数面板。

“你给的‘正常流量’里混了测试环境的干扰数据。ai像个刚学走路的孩子,你得先教它‘什么是对的’,再让它认‘错的’。”

林墨皱着眉删除了干扰数据,重新训练模型。

这一次,误报率降到了o,但还是不够。

他揉了揉红的眼睛,想起祖父当年教他认货单——“别急,慢慢磨,功夫到了,自然就准了。”

三天后,林墨的模型终于给出了第一个“有效预警”。

那天深夜,他正在调试参数,屏幕突然弹出红色警报:“检测到异常ssh连接——来源ip:,行为特征匹配‘史密斯常用渗透手法’!”

他猛地坐直身子,立刻启动防火墙拦截。

几秒钟后,日志显示:那个ip的连接被成功阻断,没有造成任何损失。

“陈哥!”他激动得喊出声,“模型预警了!和史密斯的攻击手法一样!”

电话那头的陈默笑了:“不错,第一步成了。

ai不是变形金刚,不会一下子变成人,但它能帮你‘更早看见危险’。”

深夜,林墨坐在书房,看着屏幕上仍在运行的模型。

旧电脑的风扇嗡嗡转着,荧光笔标的代码片段在墙上投下细碎的影子。

他想起祖父当年说“林家的货,要护得稳稳的”,想起父亲说“守护不是靠力气,是靠脑子”。

现在,他终于懂了——

守护不是等危险来了再挡,是提前把“危险的影子”找出来;

ai不是代替人,是帮人把“眼睛”睁得更大、更亮。

他摸了摸桌上的旧电脑,嘴角扬起一丝笑。

明天,他要给模型加个新功能——预测“攻击生的概率”。

不是为了炫耀,是为了更早、更准地,

守住林氏的根。

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