沪上星宇科技总部，IT部门负责人沈绮的办公区域内，正弥漫着与布鲁塞尔套房类似的、高强度专注的气息，只不过这里更充满了代码与数据的味道。
沈绮是被表哥沈墨华的直接指令和“烛”系统异常高的任务负载警报同时惊动的。
她看着屏幕上“清源”任务的复杂要求和初步生成的传播图谱，那双总是闪烁着对技术难题兴奋光芒的眼睛，此刻却眯了起来，透出猎手般的锐利。
“水军……协同攻击……有意思。”她舔了舔有些干涸的嘴唇，非但没有被庞大的数据量吓倒，反而像是遇到了极具挑战性的新游戏。
她拥有仅次于沈墨华的“烛”系统高级权限，并且对网络追踪、数据取证有着近乎狂热的兴趣和天赋。
沈墨华提供的初步分析方向是骨架，而她，要为之填充上血肉，直至找出那双操纵一切的“手”。
她立刻投入到深度数据分析中。
首先，她利用“烛”的强大算力，对已被标记出的那批疑似水军账号集群进行了“掘地三尺”式的挖掘。
不仅仅是看它们在此次事件中的行为，更追溯其完整的数字生命轨迹。
注册信息溯源：这些账号使用的邮箱提供商五花八门，但沈绮编写脚本，批量检查了这些邮箱的注册时间、是否曾出现在其他已知的垃圾邮件或黑产数据库中被交易或泄露过。
她发现其中一部分邮箱，其注册时间与账号首次在本次事件中活跃的时间高度吻合，且注册IP虽然用了代理，但代理池的地址段呈现出某种集中采购的规律。
活动规律建模：她将这些账号的历史发帖、点赞、转发记录全部拉出，用机器学习模型分析其活动模式。
很快，一个明显的模式浮现出来：这些账号在大部分时间处于“静默”或只进行极其轻微、模仿正常用户的互动（如转发天气预报、社会新闻），但在特定的、间隔不规律的时间点，会突然集体活跃，发布或转发内容高度相关、指向明确的帖子。
沈绮调取了这些“活跃时间点”的历史数据，发现其中几次，恰好对应着过去半年里，星瀚互联旗下其他产品（如“微言”新功能上线、“Quad”进入新市场）遭遇小规模负面舆论冲击的时刻。
这绝非巧合。
资金流转痕迹追踪：这是最困难但也可能最致命的一环。
沈绮知道，如此规模、跨越多个平台和地区的水军操作，必然涉及资金支付。
在2005
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