立刻调动系统,将波动图与网络流行的悲伤蛙表情包数据进行叠加对比。结果惊人重合!
“不是!它就是!”萧清惊呼,“这些异常事件的发生地点,
在遵循一个‘ meme ’的传播模式!有人在用‘梗’作为坐标锚点,投放异常!
”常规分析完全无法理解这种无逻辑的关联。但王小磊来了精神,
他将自己沉浸在各大网络社群中,捕捉那些刚刚兴起、还未大规模传播的“梗”,
结合萧清对信息扰动的感知,
功预测了下一次异常爆发的地点和形态.一个会让人不停模仿“黑人抬棺”舞蹈的诡异音响。
他们提前赶到,在异常刚具现化时,萧清一句“专业团队,使命必达,建议加钱!
”直接让那音响自己蹦跶着跳进了收容箱。首次合作,完美收官。
研究院开始重视“信息传播学”与“模因分析”在异常预测中的作用。某天,
研究院截获到一段来自高维的、加密的预兆信息,代码极其复杂晦涩。
所有密码专家束手无策。王小磊盯着那串代码看了半天,
挠着他油腻的头发:“这玩意......我看着怎么这么眼熟?这报错格式,
这变量命名习惯......特么的跟‘幻界’游戏公司祖传的屎山代码一个德行啊!
”他立刻调出“幻界”游戏历次大版本更新的后台数据流进行模式对比。相似度高达91%!
“我明白了!”王小磊兴奋地拍桌子,“那帮高维孙子,或者它们在地球的代理,在抄袭!
它们没有完全理解我们的信息规则,所以在模仿我们现有的、复杂的信息产物结构,
来构建它们的‘更新包’!”基于这个惊人的发现,萧清尝试对下一段截获的预兆信息,
使用了针对“幻界”游戏特定版本漏洞的“差评”言灵:“又抄作业?连错别字都一起抄了?
程序员出来挨打!”效果拔群!那段预兆信息结构瞬间崩溃,蕴含的入侵指令被无效化!
一次,研究院发现一个融合了多种动物特征的异常生物“奇美拉”,
它能自适应几乎所有能量攻击,物理防御极高,常规小队损失惨重。











