番外第72章暗室微光
番外第72章暗室微光(第2/6頁)
的問題或補充。姚浮萍偶爾會簡短插話，修正一兩個技術術語，或者強調某個協議版本的註意事項。姚厚樸則更多是沉默地聽著，手指在平板上快速記錄，偶爾抬頭，目光掃過複雜的架構圖，眼神專註。
龍膽草一直冇說話，身體微微後靠，雙手交疊放在桌上，視線隨著林晚的講解在屏幕和她的臉上移動。他的表情很淡，看不出是讚同還是反對。
當林晚講到風險評估部分，列出可能存在的七大類、二十餘項具體風險，尤其是重點剖析了“共識投票機製可能被女巫攻擊（sybilattack）”以及“輕量分析模型誤判導致正常數據鏈被過度乾擾”這兩項最致命的潛在漏洞時，會議室的氣氛明顯凝重起來。
“……針對女巫攻擊，我們計劃引入基於硬件可信執行環境（tee）的節點身份動態錨定，並結合貢獻度證明（proofofcontribution）來增加攻擊成本。”林晚調出另一頁詳細設計圖，“而對於模型誤判，除了持續優化訓練數據外，關鍵是要設置一個‘冷靜期’和人工複核通道，任何由第二層模型首次標記的風險數據鏈，在觸發第三層共識投票前，必須先進入一個短暫的低權限觀察隊列，同時通知至少兩名高級安全審計員……”
“這個人工複核通道，響應時間怎麼保證？”九裡香突然開口，聲音平穩，問題卻切中要害，“按照你之前的描述，**險數據的處理窗口極短。如果依賴人工，會不會反而成為效率瓶頸，甚至因人的疲勞、疏忽帶來新的風險？”
林晚早有準備：“人工複核隻針對首次、且由非硬性規則觸發的低置信度警報。我們會設定嚴格的sla（服務等級協議），比如五分鐘內必須由當值審計員完成初步判斷。同時，這個通道本身是‘熔斷’設計，如果超時或無響應，係統會自動將數據鏈暫時歸入更**險類彆，觸發更頻繁的監控和更保守的處理策略，確保安全優先。這本身也是對審計員工作的監督和壓力測試。”
九裡香點了點頭，在筆記本上記錄了什麼，冇再追問。
林晚講完了最後一頁ppt，關於初步的實施方案和資源預估。她關閉激光筆，屏幕暗下去，會議室重新被模糊的白光籠罩。她站在原地，等待著。
幾秒鐘的沉默，像被拉長的橡皮筋。
姚厚樸第一個打破寂靜，他推了推眼鏡，看向林晚：“第三層共識投票的具體算法，你提到了使用bft（拜占庭容錯）的變體，但‘五彩綾鏡’的節點是七個，不是典型的3f+1。你設計的這個投票閾值和容錯模型，數學推導和模擬測試數據有嗎？”
“初步的推導在這裡。”林晚走回座位，從建議書裡
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