ANL-BAND-02B:尖峰统计(边界±ε内密度异常)
ANL-BAND-02C:与自然漂移模型对照(显著偏离)
结果显示:
在多个指标上,边界±ε区间内出现明显尖峰。
而尖峰的出现时间,与外扩旁听技术组的某些“优化建议”上线时间高度相关。
江砚抬头:“什么优化建议?”
机要监递上清单:
多是看似无害的“效率改进”——例如:
* 组合事件生成器的用例采样策略微调
* 说明层误读检测阈值微调
* 并发潮检测的敏感度微调
* 反例卡质量评分的档位边界微调(不是阈值,是档位边界的解释)
这些微调都不触碰守望链底线。
也不直接改变阈值。
但它们共同作用,会让系统更频繁地认为“靠近边界”,从而触发临界带保守动作。
这就是敌人的聪明之处:
他们不改你的门槛,他们改你的“感知”。
感知一变,你的行动就变。
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### 四、敌人的新手法:感知偏置工程
江砚把这类攻击命名为:
存在性编号:BAND-ATTACK-01
名称:**感知偏置工程**
其核心路径:
1)通过合规的微调建议,调整检测敏感度与采样策略
2)让风险指标更容易落入临界带(边界尖峰)
3)触发保守动作频率上升,系统吞吐下降
4)制造“规则太慢”的真实体感
5)推动“放宽阈值/缩小δ/破冰权”作为解决方案
6)让开关以“优化边界”为名复活
这是计分板战争的后继者:
以前他们想改指标权重,现在他们改指标分布形态。
权重改动容易被发现,分布形态改动更隐蔽。
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### 五、最危险的诱惑:缩小δ区间听起来像“更严格”,其实更容易被劫持
当临界带事件变多,有人自然会说:
“δ太大,导致太多事件落入临界带,应该缩小δ,让系统更敏捷。”
这听起来像变严格。
但缩小δ会带来更危险的后果:
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