式编码成随机变量序列。
3. 把这些随机变量，以“权重叠加”的方式，混入“匹配尝试次数”和“匹配成功率”的计算过程。
4. 确保混入后，算法输出的核心特征（星兽信号摘要）不变，但中间的计算逻辑轨迹变得“杂乱”，像被虫族自己干扰过一样。
“相当于给算法的‘思考过程’加了层变声器。”林沫沫总结。
她把方案框架打包，加密发送给秦岳。
发送完，她靠在椅子上，揉了揉太阳穴。
个人终端震了一下。
秦岳的消息：“祖宗，方案收到。将军已审阅，命令立即进行模拟测试。测试环境已搭好，你那边准备接入监控。”
林沫沫回复：“明白。”
她把自己的监控终端接入了测试环境。
光屏上分出两个区域：左边是模拟的虫族反向推导进程，右边是她的混淆方案运行状态。
测试开始。
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左边，虫族模拟算法开始工作了。
它拿着“噪声频率变化曲线”和“日志线索”（那两个数据源名称），尝试构建星兽信号特征生成算法的逻辑模型。
一开始，模型构建进度条涨得挺快。
百分之十……百分之二十……
涨到百分之三十五的时候，林沫沫的混淆方案启动了。
右边的光屏上，代表“随机变量注入”的指示灯亮起。
虫族信息素干扰模式数据开始混入计算过程。
左边，虫族模拟算法的模型构建进度条，猛地一顿。
然后开始……乱跳。
百分之三十六……百分之三十三……百分之四十……百分之三十八……
像是个喝醉了的人走路，东倒西歪，再也找不到清晰的推导方向。
“混淆生效了。”林沫沫低声说。
她调出详细的推导路径分析。
虫族算法尝试了十几条不同的逻辑推导路径，但每条路径都因为混入了随机变量，导致中间计算结果出现矛盾，最终推导失败。
“相当于给了它一张错误百出的地图，它怎么走都到不了目的地。”林沫沫总结。
测试持续了半小时。
最终，虫族模拟算法没能成功构建出准确的逻辑模型。
推导准确率：百分之十二。
“属于瞎蒙水平。”林沫沫说。
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