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第384章 系统升级 抵御病毒的防线（第2页）

误差率始终卡在18%以上。

她靠向椅背，肩颈传来一阵酸胀。

连续工作十九个小时，身体已经开始抗议。

右手指尖轻微抽搐，是长时间敲击键盘导致的肌肉疲劳。

她脱下耳机，倒了半杯温水喝下去，水温刚好不烫嘴。

桌角放着一张打印纸，上面是林远昨天留下的手写批注：“波动熵值异常优先于振幅判断。”

她盯着这句话看了很久。

记忆的本质是信息流动。

情绪强烈时信号振幅大，但这并不等于危险。

真正的问题在于混乱程度——也就是熵值。

如果能建立一个基于神经信号无序性的判断模型，或许就能区分真实感染和正常情感波动。

她开始重构算法。

新的识别逻辑不再依赖单一振幅或频率阈值，而是计算单位时间内神经电信号的分布离散度。

健康大脑的情绪起伏虽然剧烈，但具有可预测的节奏；而病毒入侵会导致局部信号突变、相位错乱，形成不可逆的混沌状态。

这就是突破口。

她调取过往百例健康志愿者的脑波样本，涵盖愤怒、悲痛、狂喜等极端情绪状态，逐一标注其熵值变化曲线。

然后加入已知的五种病毒攻击模式进行对比分析。

屏幕上逐渐生成两条趋势线：一条平滑起伏，另一条如锯齿般剧烈跳跃。

差异清晰可见。

“找到了。”

她低声说。

凌晨三点十五分，新版本系统编译完成。

她命名为“守界者2.0”

。

核心功能是动态基线校准——每个使用者都会生成专属的情感波动基准模型，系统据此调整检测阈值。

这样一来，既不会因个体差异造成误判，又能精准锁定异常熵增区域。

她启动全系统联机测试。

第一轮压力测试中，系统成功识别出三种伪装形态的病毒注入，平均响应时间4.7秒。

但她很快发现新问题：当两名测试者同时出现强烈情绪反应时，系统误触发黄色预警两次、橙色一次。

安保组接到信号，立即启动应急响应程序，两名警卫持械抵达实验室门口确认情况。

“是误报。”

她通过对讲系统解释，“继续测试，不要干预。”

她意识到，即便有了个体基线，群体环境下的交叉干扰依然存在。