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完整报告加密存储,非本人授权不得调阅。”
叶蓁摇头:“还不够。
我见过太多人用假身份换真记忆。
必须设置行为异常检测——比如短时间内多次申请评估,或者提交的记忆样本来源重复。”
白露快速在界面上添加新字段。
“可以加访问频率监控和样本指纹比对。
但计算量会翻倍。”
“用我的义肢做分布式运算。”
叶蓁拍了下左腿,“里面存着半套旧交易所的核心算法,跑这种模型绰绰有余。”
三人沉默了几秒。
方案轮廓渐渐清晰:一个由医学标准、心理评估、行为监测三部分构成的筛选体系,既能保护真正需要帮助的人,又能拦截潜在滥用者。
“先做个原型。”
林远说,“用模拟数据测试。”
白露点头,重启系统。
新的运行界面弹出,标题栏写着“守界者1.0测试版”
。
她导入一组预设案例——五名虚拟申请人,涵盖康复期患者、疑似记忆贩子、双重身份持有者、情绪障碍人群及正常志愿者。
第一次运行开始。
结果很快出来:两名通过,两名待观察,一名直接拒绝。
被拒的是那个“双重身份”
案例。
系统判定其背景信息矛盾率达87%,且近期有三次异地登录记录,触发高风险警报。
“太快了。”
白露皱眉,“它没考虑环境因素。
有些人换城市是因为搬家,不是造假。”
林远调出判断依据。
“问题出在权重分配。
它把‘登录地点变化’和‘身份文件冲突’并列处理,应该降级为辅助指标。”
叶蓁补充:“再加上社交关联验证。
比如有没有固定联络人,医疗记录是否连续。”
白露修改参数,重新训练模型。
这一次,她将地理变动设为低权重项,并引入“社会关系锚点”
概念——以亲属、医生、雇主等可信联系人为参照系,构建身份可信度网络。
第二次测试启动。
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