【极限激发：陈星的“镜像战争”】
林莫的话，像一道强光，穿透了陈星脑中的混沌。
他猛地抬起头，眼中原本的沮丧被一种极度兴奋的光芒所取代。
“我明白了！老大！你的意思是，我们不跟它的盾牌较劲。
我们去研究它那把‘锁’的锁芯结构，然后造一把能插进去的‘钥匙’！”
“没错。”林莫点头，随即话锋一转，用上了激将法，语气带着一丝若有若无的质疑：
“不过，陈星，想明白和能做到是两回事。
构建这把‘钥匙’，意味着你需要在体外模拟出一个与银行AI同等复杂度、至少是核心算法相似的‘镜像系统’。
这样才能在绝对安全的环境下，进行无数次‘开锁’模拟，找到那条唯一的路径。
这难度，可比阿汤哥电影里那些编剧开挂的桥段，高了不止一个数量级。
你……确定你能搞定？如果觉得不行，我们现在就得想办法…
在全球范围内寻找可能替代你的人选了，时间不等人。”
这番话，像一根针，精准地刺中了陈星内心深处最敏感、最骄傲的神经。
他“噌”地一下从椅子上跳起来，脸涨得通红，梗着脖子喊道：
“谁说我搞不定？！找别人？
这世界上还有谁能比我更懂怎么跟这种‘怪物’打交道？！
不就是造个‘镜子’吗？你看好了！”
激将法效果显着。
陈星体内的偏执与好胜心被彻底点燃。
他一把抓过自己的顶级配置笔记本电脑，将数据线插上房间里的高速网络接口（经过多重加密和跳转）。
整个人如同即将扑向猎物的饿狼，全身心投入到了这场前所未有的挑战中。
接下来的四十八小时，陈星进入了那种熟悉的、不眠不休的“外星人”模式。
房间里堆满了空掉的能量棒包装袋和咖啡杯，键盘的敲击声几乎从未间断。
他的双眼布满血丝，但眼神却越来越亮。
他的工作核心是：逆向工程 + 生成式对抗模拟。
数据捕捞：他不再试图攻击银行系统，而是像一个耐心的渔夫。
利用各种公开和半公开的渠道（学术论文库、专利数据库、相关领域顶尖专家的公开演讲视频、甚至是一些开源情报中提及的早期原型机设计理念），捕捞一切可能与这家银行AI系统设计哲学相关的“思维碎片”。
算法推演：结合之前被动探测到的系统行为特征（如反应速度、错误处理方式）。
他运用其天才的联想和推演能力，尝试构建这套AI可能使用的核心算法模型。
这不是复制，而是基于有限信息，“猜”出设计者的思路。
镜像构建：他在自己的超级计算机上，开始搭建一个简化版但核心逻辑尽可能贴近的“镜像AI系统”。
这个过程如同在黑暗中，凭借触摸到的几块骨骼，去推断并拼凑出一头完整恐龙的骨架。
这无疑是一场在想象中进行的、对手是未知巨人的战争。
其难度远超他以往的任何一次黑客行为。
但陈星乐在其中，这种挑战对他而言，就是最好的兴奋剂。
【希望微光与必然的否定】
两天后，陈星顶着两个浓重的黑眼圈，但脸上带着一种近乎癫狂的成就感，将林莫和秀男叫到屏幕前。
“看！‘小怪物’的雏形，搞出来了！”
他指着屏幕上一个不断自我演化、闪烁着复杂数据流的虚拟程序界面。
他演示道：
“根据现有信息推演，银行系统的核心可能是一种基于‘贝叶斯推理’和‘深度强化学习’混合的、具备元认知能力的AI。
它能不断从交互中学习，并调整自己的防御策略。
我的这个‘镜像’，虽然只有其百分之一的复杂度，但模拟出了它的一些关键行为逻辑。
比如对‘异常概率’的极端敏感，以及对‘信息熵’突然降低（意味着可能被欺骗）的本能排斥。”
他运行了一个模拟攻击：
“你看，如果用传统的数据注入攻击，镜像系统会在千分之一秒内识别出概率分布异常，直接拒绝并触发警报。
这印证了我们之前的判断。”
“但是，”陈星眼中闪着光。
“如果我们能伪造出一套概率分布完美、信息熵变化符合自然规律的‘理想数据’，它就有可能被接受！
关键就在于，如何生成这套‘完美’的假数据！”
这个“镜像系统”的构建，无疑是巨大的进步。
它让团队从“盲人摸象”进入了“有靶可打”的阶段。
它证明了“倒推模拟”思路的可行性。
然而，就在秀男眼中也流露出一丝希望时，林莫却冷静地指出了最关键的问题：
“陈星，你做得非常出色。这个‘镜像’是我们目前最宝贵的成果。
但是，你想过没有，我们如何能获取到生成那套‘完美假数据’所必需的、关于真画的‘完美真数据’呢？”
林莫的问题一针见血：“高仿画的数据再精确，也是‘仿’。
银行的AI，尤其是其可能具备的量子级或更深层的验证手段，很可能能探测到那种源于‘非自然创作’的微观痕迹。
如果我们无法提供连AI都无法分辨的‘真数据’，那么即使我们破解了它的算法——
也如同有了锁芯图纸却没有合适的钥匙胚子，一切仍是空谈。”
刚刚燃起的希望之火，仿佛被浇下了一盆冰水。
陈星张了张嘴，却无法反驳。
是啊，“倒推模拟”可以解决攻击路径的问题，但解决不了“攻击素材”的真实性问题。
他们再次被逼回了原点——
那幅远在韩国真迹《春日溪畔》，依然是整个计划中无法绕开的、最坚硬的那块石头。
思路被肯定了，但方案再次被否定。
然而，这一次的否定，指向了一个更清晰、更具体的方向。
绝望之中，似乎有了一丝更明确的微光。
下一步，他们必须解决这个“真数据”的难题。
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