而未及时修复的微小漏洞，结合社工库中该区域部分用户的弱密码习惯，成功“借用”了一个权限极低的后台查看账号。虽然只能看到脱敏后的粗略连接记录（设备标识符哈希值、连接时间段、大致流量），但结合他之前获取的设备C的蓝牙特征码（经过特定算法可生成与之关联的设备标识符特征），他成功筛选出了几个在关键时间段内连接过该Wi-Fi、且设备特征与目标高度吻合的候选记录。
接着，他将目光投向蓝岸小区及周边区域的公开信息。业主论坛、租房网站、二手交易平台、甚至是一些本地的生活服务微信群（他通过虚拟身份加入），凡是能留下数字痕迹的地方，他都不放过。他编写了爬虫脚本，在浩瀚的网络信息中，筛选着任何可能与“技术宅”、“独居年轻男性”、“作息不规律”、“可能从事或热衷于计算机相关活动”等关键词关联的蛛丝马迹。
这个过程枯燥而繁琐，如同在沙漠中筛选金粒。他对比了无数条租房信息中留下的模糊联系方式（有些号码能在社工库中找到关联的社交账号），交叉核对了业主论坛里抱怨网络问题、或讨论硬件配置的发言者ID，甚至分析了附近几家网吧（虽然目标使用公共Wi-Fi发帖，但习惯去网吧的人也可能在家附近活动）的会员卡充值记录（通过非公开渠道获取的脱库数据，风险极高，他极为谨慎地使用）。
然而，这些常规手段带来的收获有限。目标显然具备一定的反侦察意识，在网络上的公开活动痕迹被清理得相当干净，或者使用了与“真相只有一个”这个ID完全割裂的身份。
就在阿哲感到有些棘手，考虑是否要冒险进行小范围的、被动式蓝牙信号嗅探时，一个几乎被他忽略的细节，引起了注意。
他在梳理便利店Wi-Fi连接记录时，注意到其中一个高度可疑的设备（设备C），除了在发帖时间段有连接记录外，在更早一些的日期，也有数次规律性的连接，时间点多集中在傍晚和深夜，且每次连接后不久，便利店的线上订单系统（与Wi-Fi系统部分数据共享）中，就会有几笔来自外卖平台的小额订单被核销，订单内容多是泡面、可乐、薯片等高热量零食。
这没什么特别的。一个宅男点外卖，再正常不过。
但阿哲多留了一个心眼。他尝试利用外卖订单的模糊信息（下单时间、大致金额、商品类型），结合便利店周边外卖员的配送范围和时间规律，进行了一次极其复杂的反向推演。他模拟了多个外卖员在目标时间段、从不同商家取餐、送
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