大关联交易披露明细(对手方、金额、性质);3. 行业平均交易频率与规模基准数据(需采集);4. 关键时间点列表(待补充)…
> **算法初选:** 社区发现(Community Detection)识别潜在利益集群;中心性度量(Centrality Measures)定位关键节点;异常边检测(Anomaly Edge Detection)结合时序分析捕捉突变…
屏幕的冷光映在他轮廓分明的脸上,专注的神情如同一个即将踏入未知战场的将军,正在绘制他的战略地图。数学不再仅仅是纸上的符号,它正在被他锻造成一把无形的利刃,指向那隐藏在繁华背后的黑暗脉络。
就在这时,笔记本右下角的邮箱图标闪烁了一下,提示收到新邮件。发件人是小满。
蒋耀点开。
邮件没有标题,正文只有一行简洁的代码和一个问号:
> `SYSLOG_ANA***IS(‘campus_resource_svr’, TIMESTAMP(‘LAST WEEK’), PATTERN=‘ACCESS_DENIED|PRIORITY_OVERRIDE’, USER=‘*’); // 异常集中?需深挖?`
蒋耀的目光瞬间变得锐利如鹰。小满在分析校内资源预约系统的日志!她发现了集中出现的访问拒绝和权限覆盖记录?而且时间点就在上周… 这立刻让他联想到了云落遭遇的“资源限制”!难道打压已经渗透到了校园系统层面?这效率… 云家二叔的手,比他预想的伸得更快、更直接!
他立刻回复,手指在键盘上敲击飞快:
> **收件人:** 小满
> **主题:** Re: 资源日志
> **正文:**
> 确认异常。重点筛查:
> 1. 被拒绝/覆盖的 `USER_ID`,关联院系/身份(特别是 `Music_Dept` 相关);
> 2. 操作源 `IP` / `TERMINAL_ID`,校内/校外?是否有固定来源?
> 3. 触发拒绝/覆盖的 `RESOURCE_ID`(琴房号?导师工号?);
> 4. 时间戳聚类分析,是否集中在特定时段(如云落申请后)?
> 优先查 `Music_Dept` 资源访问日志,匹配云落
本章未完,请点击下一页继续阅读!