沈逸开始分配任务：“韶华，你负责带队攻坚第一模块，操作频率与精度监控。直接切入游戏客户端的消息循环和图形接口。用汇编和c++写核心採集器，效率最高。”

“明白！”钟韶华立刻转向三名擅长底层开发的工程师，立刻行动。

沈逸带领另外三名工程师，负责移动数据监控功能开发，记录玩家角色的移动向量（坐標、方向、时间戳）。算法核心是计算移动路径的余弦相似度。

一名网络工程师提出难点：“沈总，全服上万人同时在线，每秒產生的移动数据是海量的，实时分析对伺服器压力太大了！”

沈逸早有预案，“不能全量实时分析！我们採用『高危触发+抽样分析』方法。

韶华那边的操作频率是第一道防线，一旦某个帐號的操作频率触发『非人閾值』，立刻给这个帐號打上『高危標籤』。精度监控和移动数据监控优先对打上標籤的帐號进行第二、第三模块的深度行为分析。

同时，系统也会隨机抽取一定比例的『正常』帐號进行抽样分析，避免漏网之鱼。这样能极大减轻伺服器压力。”

沈逸看向另外两名网络工程师：“第三模块，『数据对比与关联分析』交给你们。你们负责將前两个模块的输出数据，与玩家的登录时长进行关联建模。

要设计一个简单的概率模型，计算出一个帐號是『非人』的可能性有多大。这是最终判决的重要依据。”

“好的沈总！我用贝叶斯分类来做！”

分工明確，立即行动。

……

第一个24小时，沈逸带领团队在底层代码开发中度过。

钟韶华那边遇到了第一个难题。鉤子程序植入得太深，虽然採集到了数据，但偶尔会引起游戏玩家卡顿。

“不行！要想办法优化！”钟韶华眼睛布满血丝，“减少非必要数据採集频率，分析內核的算法我再优化一下，减少循环嵌套！”

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沈逸则在伺服器端，盯著不断波动的延迟监控图。

初版的抽样分析算法开始运行后，伺服器cpu占用率瞬间飆升，导致全服延迟从正常的50ms左右波动到200ms以上，世界频道已经开始有玩家抱怨“卡了”。

“抽样算法不能这么粗暴。”沈逸深吸一口气，“建立动態抽样池。伺服器负载低於60%时，抽样比例可以提高到5%；负载高於80%时，抽样比例自动降到1%。

另外，分析算法本身，看看有没有可以简化的计算步骤？”

沈逸坐在伺服器工程师旁边，亲自参与到代码优化中。

他凭藉著前世的经验，指出几个算法中可以优化的冗余计算和內存拷贝操作。经过几处改动，让伺服器cpu占用率下降了十个百分点。

……

第二个24小时，在测试、调整、再测试中度过。

“閾值调到每分钟220次操作，误差像素3个！测试一轮！”

“误杀了一个高手玩家的测试数据！他apm（每分钟操作次数）峰值能到210，但操作有波动，不是机械的。”

“把閾值放宽到每分钟250次操作，但加入『持续时间』判断因子！连续维持高频操作超过30秒才触发！”

“移动轨跡分析模块，对开『天眼掛』的测试帐號识別率多少？”

“95%，但它偶尔也会模仿人类走位绕一下圈，差点被它骗过去！”

“在算法里加入『完美移动』惩罚因子！路径过於符合数学最优解的，要加分！”

沈逸和钟韶华不断地看著测试报告，调整、再试验。

桌上的草稿纸写满了各种閾值和算法公式，每个人的神经都绷紧到了极限。

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