第178章 动态追踪（2/2）

任务开始几小时后，陈默锁定了一个疑似“灵网”的攻击周期：针对一家欧洲中型科技公司的网络渗透。攻击链清晰可见：从社交媒体信息搜集（鱼叉式钓鱼准备），到漏洞扫描，再到一次尝试性的权限提升攻击。陈默利用平台算力，紧紧追踪着这个链条，记录下每一个步骤使用的工具、IP（尽管大多是跳板）、和时间戳。

他构建了一个初步的“攻击者画像”：技术熟练，偏爱使用某些特定来源的漏洞利用代码，攻击时间偏好目标公司的非工作时间（欧洲深夜至凌晨）。

然而，就在他试图深入追踪，准备使用一次主动探测去验证攻击者某个跳板IP的真实地理位置时，他注意到那个攻击链条突然停滞了。所有的恶意活动在几分钟内完全消失，如同从未发生过。

“规避……”陈默立刻意识到。他的分析行为可能触发了某种阈值，或者他准备发起的探测被系统模拟的“灵网”AI感知为风险，对方果断放弃了这次攻击。

他没有懊恼，而是立刻将这次“攻击中断”本身作为一个重要事件记录在时间轴上，并标记为“高敏感度规避行为”。这本身就是一条极有价值的情报，反映了对手极强的风险意识和断尾求生的果断。

他调整策略，变得更加谨慎。他不再试图死死咬住一个目标，而是开始尝试并行追踪多个低强度的、看似无关的异常活动。他将更多的算力用于分析这些活动之间的时间关联性和行为模式相似性。

任务进行到第二天，陈默通过时间序列关联分析，发现了几起分别针对不同行业、不同地域的小型勒索软件攻击事件，虽然使用的具体恶意软件不同，但攻击发起的UTC时间、初始渗透手法（都是利用伪装成商务邮件的恶意附件）、以及得手后数据外传的模式，存在高度相似的时间窗口和行为特征。

他将这些事件关联起来，认为它们很可能源自“灵网”下属的同一个攻击小组，或者至少是共享同一套战术手册。他基于这个小组过去48小时的攻击节奏和目标选择偏好（偏向于拥有一定现金流但网络安全投入不足的中小企业），尝试预测其下一个攻击时间窗口和可能的目标行业（他推断可能是北美的区域性物流公司）。

同时，他注意到另一条线索：一些极其微弱的、试图探测某国电力基础设施监控系统的网络流量。这些探测极其隐蔽，频率低，且来自分布广泛的IP，很容易被当作普通的网络噪音忽略。但陈默因为建立了行为基线，并特别关注“低强度持续活动”，捕捉到了这一异常。他判断这可能是“灵网”在尝试进行关键基础设施的侦查，属于更长周期、更高风险的行动。

他将这部分情报标记为“长期潜在威胁”，并侧写其决策层：“具备战略耐心，愿意为高价值目标进行长期铺垫和风险投资，与进行快速勒索的小组可能分属不同层级或拥有不同任务指令。”

任务进入最后一天，陈默追踪的勒索软件小组果然在他预测的时间窗口内，对一家加拿大西部的中型物流公司发动了攻击，攻击模式与他之前的分析高度吻合。这验证了他部分行为预测模型的准确性。

而他对关键基础设施的探测活动的持续监控，也捕捉到了一次稍微大胆的试探，他及时将这一情报通过协作通道共享给了模拟的“国家网络安全中心”。

最终倒计时结束。

摘下头盔后，陈默感到一种不同于“暗涌”任务的疲惫。这一次，他的大脑不仅要处理信息，还要时刻与一个模拟的、会学习和反应的智能对手进行博弈，精神始终处于高度紧张状态。