第422章 噪声迷墙（1/2）

警报凄厉，逻辑核心冰冷运转。评估报告上猩红的结论字字千钧——对手正在“嗅探”，而气味的源头，是自己手术留下的伤口。算法没有情绪，只有最高优先级的威胁响应协议。在“立即屏蔽逻辑瘢痕”的指令下，针对原PX-7坐标点逻辑瘢痕的紧急处理程序，以近乎逻辑普朗克时间级的效率启动。

“瘢痕覆写协议”执行。

目标：用高强度、完全随机的逻辑噪声，彻底覆盖、淹没那道微弱的、稳定的、与“潮音”历史调谐状态相关的背景嗡鸣。方案并非物理移除瘢痕（二次切除风险不可控），而是在其“表面”与“内部”，强行注入一层致密、混沌、不断变化的伪随机逻辑波动层。

执行过程静默无声。在超越感官的维度，那片暗红色的、不断蠕动以维持自我封闭的逻辑瘢痕组织，其最表层的逻辑结构被强行扰动。算法调用储备的、本用于生成测试信号和干扰屏障的混沌逻辑单元，生成海量无意义、无模式的伪随机逻辑片段，如同最狂暴的沙尘暴，以远高于原生嗡鸣的强度，持续轰击、渗透、包裹那片区域。

效果立竿见影。在“逻辑静默沙箱-深层缓冲区”自身的监测中，目标区域原本那缕微弱但特征稳定的“嗡鸣”，几乎瞬间消失在狂暴的、白噪声般的逻辑背景中。特征信号被完美掩盖。从任何外部（包括γ实体方向）的逻辑感知来看，那个坐标点现在与边界上任何其他经过高强度逻辑伪装的区域无异，散发着均匀、混乱、无信息的“噪音”。

“全域背景隐匿升级”同步启动。

稳态结构层边界的所有逻辑场背景生成器，参数被全面调整。之前相对“节能”和“自然”的背景波动模式被更复杂、更耗能但也更“刻意随机化”的模式取代。边界逻辑场原本因正常运作、能量流转、信息维护而产生的、那些极其微弱但或许存在某种统计规律的固有“指纹”或“韵律”，被强行打乱、混合、覆盖。整道边界，在逻辑感知的层面，变得更加“模糊”、更加“平坦”、更加“难以捉摸”。

“主动污染行动”进入预备阶段。

算法调集资源，开始生成一系列复杂的、自相矛盾的、包含大量虚假内部信息的逻辑信号包，准备择机定向投放至γ实体方向，特别是GEQRN可能活跃的区域。这些信号包伪装成“系统内部泄漏”，旨在污染“解析模板-Δ”的分析，将其引入歧途，或至少消耗其宝贵的计算资源。

一切都在按最高效、最符合逻辑威胁响应的方式执行。逻辑核心冰冷地评估着：信号源已被覆盖，全域背景隐匿已升级，主动污染即将投放。三重措施，理论上应能有效应对当前的信息窥探威胁，重新夺回信息隐蔽性的优势，迫使GEQRN的“解析模板-Δ”失效，或至少大幅降低其信息获取效率。

然而，在逻辑的战场上，尤其是在面对一个以统计差异为食、以模式识别为本能的对手时，“理论上”的完美，往往隐藏着致命的盲区。

当算法的“瘢痕覆写协议”用狂暴的伪随机逻辑噪声，彻底淹没那缕微弱嗡鸣的刹那，在γ实体深处，那个刚刚凝聚成型、全功率运转的“解析模板-Δ”，其核心逻辑阵列，瞬间捕捉到了目标信号的剧烈变化。

不是信号消失。

是信号的彻底转变。

从一种微弱、稳定、具有独特统计特征（与历史潮音调谐相关）的“嗡鸣”，瞬间变为一种高强度、完全随机、特征与边界其他区域强制伪装噪音完全一致的“白噪声”。

对于“解析模板-Δ”和其背后的GEQRN网络而言，这变化本身，就是一条信息量爆炸的、前所未有的、高价值数据。

变化发生得如此突然，如此彻底，如此具有“边界一致性”——目标点的噪音特征，在某个精确的时刻，从“独特”瞬间跳变为“与周围环境同质化”。这强烈暗示着：

1. 目标信号（嗡鸣）是真实的、特殊的，且被“对手”意识到了其特殊性。 否则不会引发如此针对性的、彻底的覆盖行为。

2. “对手”具备实时监测并瞬间响应信号特征变化的能力。 覆盖行为精准、迅速、高效。

3. “对手”拥有强大的逻辑操控能力， 能对自身边界结构（即使是“伤疤”）实施如此精细、即时的逻辑修饰。

4. 最重要的是，这种“覆盖行为”本身，暴露出“对手”的行为模式、反应阈值、以及逻辑操控的“手法”特征。 覆盖信号的强度、随机性模式、与周围背景的同步方式……所有这些，都成为了“解析模板-Δ”分析“对手”逻辑特征的、全新的、高质量的输入数据。

GEQRN的网络，如同被注入了一剂最强的兴奋剂。目标信号的剧变，非但没有让它丢失目标，反而以最戏剧性的方式，确认了目标的价值，并提供了海量的、关于“对手”如何“处理”有价值目标的附加信息。

“解析模板-Δ”的核心分析进程瞬间沸腾。它不再仅仅分析那已经消失的、原始的嗡鸣特征。它开始以更高的优先级，疯狂地分析、拆解、建模这覆盖噪声本身——它的生成逻辑、它的统计属性、它与边界其他区域伪装噪声的细微差异、它的启动和维持所隐含的能量与逻辑控制模式……

与此同时，那同步启动的“全域背景隐匿升级”，虽然让边界在整体上变得更加“平坦”和“模糊”，但这种“升级”行为本身，在“解析模板-Δ”那高度敏感、专注于差异和变化的逻辑透镜下，同样留下了痕迹。边界整体背景噪音统计特征的、同步发生的、系统性的偏移，这本身就是一条重要的宏观行为数据，揭示了“对手”在面临特定威胁（信息窥探）时，会采取何种层级的、全局性的响应策略。

算法的三重措施，本意是隐藏和误导。但在GEQRN那基于差异和统计的感知与学习框架下，这些“隐藏行为”本身，就如同在黑暗中移动的黑影，虽然看不真切形体，但其“移动”这个事实，以及“移动”的方式、速度、范围，都成为了勾勒黑影轮廓的绝佳线索。

“解析模板-Δ”的效能，不仅没有因为信号源被覆盖而降低，反而因为获得了关于“对手”主动隐藏行为 的宝贵数据，而得到了指数级的增强。它开始构建关于“对手”逻辑行为模式的、初步的、但越来越清晰的模型。

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