张默的精准研判，尤其是对“路径c”——跨境资金异常流动噪音的预警，让他在“惊蛰”体系内的权重显着提升。Level-2的权限使他能接触到更核心的数据流，也意味着他需要承担更重的责任。
“河图”传来的信息显示，针对他提出的几条攻击路径，国家相关监管部门已经采取了针对性的防御措施：对海外中资企业债加强了监测窗口指导；港股通机制下的异常交易监控阈值被动态调整；外汇管理部门则升级了对虚假贸易的AI识别算法。
这一切，如同在国家金融体系的外围，构筑起一道道数字防线。
然而，张默的“风险脉冲”感知却捕捉到一丝异样。烛龙的力量并未因这些防御而退缩，反而变得更加…“智能化”。它们不再进行蛮横的冲击，而是像一种拥有学习能力的计算机病毒，开始寻找这些数字防线的“逻辑缝隙”和“规则盲区”。
“默哥，监测到异常！”阿雅的声音带着警惕，“三家不同地域的进出口企业，几乎同时向监管系统提交了金额、时间、货品类别高度相似的‘平行贷款’申请，试图规避资本管制。单笔金额不大，但模式高度一致，像是…自动化脚本在批量测试我们的审核规则！”
几乎同时，胖子也发现了问题：“港股市场出现大量‘钓鱼单’（quoteStuffg）！数千笔小额、瞬间撤单的指令集中在几只A+h股上，目的不是成交，而是干扰正常的价格发现算法，测试交易所风控系统的反应速度！”
这些攻击，零散、快速、且极具针对性，目的不再是制造一次性的恐慌，而是在持续测试和消耗整个防御体系的“算力”与“规则韧性”。
“‘河图’，观察到新型攻击模式了吗？”张默通过加密线路直接沟通。
“已观测到。技术部门将其定义为‘分布式规则渗透测试（dRpt）’。”河图的声音依旧冷静，但语速稍快，“对手在利用自动化工具，多节点、高频次地试探我们所有自动风控规则的边界。他们在绘制我们的‘数字防御地图’。”
张默瞬间明白了烛龙的意图。它们要找到那条让自动化系统从“严格风控”滑向“过度风控”的临界线。一旦系统因不堪骚扰而变得迟钝，或因误判而错误地拦截正常交易，它们就能找到真正的突破口，或者至少，让整个金融体系的运行效率大幅下降。
“我们不能只被动地加固规则，”张默沉思片刻，提出建议，“我们需要更智能的、具有反制能力的‘活性防御’算法。不是简单地识别攻击，而是要能预判攻击的演化路径，甚至进行反向干扰。”
“说具体。”河图言简意赅。
“我建议，在沙盘系统中，嵌入一个基于对抗生成网络（GAN）的‘防御算法训练模块’。”张默快速勾勒出构想，“这个模块可以模拟烛龙的攻击模式（基于我们已观测到的数据），不断生成新的、更复杂的‘模拟攻击向量’，用来持续训练和优化我们的主力风控AI。让我们的AI在与‘虚拟烛龙’的对抗中不断进化，保持领先。同时，我们可以设置一些‘数字蜜罐’——看似脆弱的规则假目标，引诱对手进行攻击，从而暴露其工具特征和指挥节点。”
这是一个将攻防思维融入风控体系的激进想法。不再是静态的盾牌，而是要打造能够自主学习和反击的“智能铁壁”。
通讯另一端沉默了片刻，显然在快速评估这个方案的可行性与风险。