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利用区块链的不可篡改性,或许能帮助我们发现异常交易的痕迹。”
“施奈德教授,周教授,我们需要你们的专业意见,帮助我们解析这些数据。”
博凯说道。
“从这些数据的格式来看,”
施奈德教授分析道,“这是一个高度动态的AI模型,它能够快速学习和适应市场变化。
显然,这个AI模型已经经过大量的数据训练和实际操作,具备了对全球金融市场的实时分析和操控能力。”
周文斌教授进一步解释道:“从数据包中,我注意到了一些针对特定股票和金融产品的标记。
这表明,‘深渊’计划可能已经开始试运行,目标是通过控制这些标的来测试市场反应。”
博凯将全息屏幕上的数据放大,指向其中几个交易行为:“我们发现了一些异常的交易模式。
这些交易发生在市场低谷期,通过购买大宗股票推高价格,然后在高峰时抛售,获取巨额利润。
这种行为已经引起了多个市场的注意。”
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“这绝不是简单的市场操作,”
施奈德教授严肃地说,“很可能是通过虚假信息引导投资者行为,从而在特定时间内人为制造市场波动。”
周文斌教授分析道:“利用自适应AI技术,这些操作可以在毫秒之间完成,逃避传统监控系统的追踪。
我们需要实时监控全球的金融数据流,才能捕捉到这些行为的踪迹。”
“我建议利用‘天眼’系统对全球主要金融市场进行全天候监控。”
施奈德教授提议道,“这将帮助我们实时获取异常交易数据,并进行快速反应。”
周文斌教授点头同意:“此外,我们还需要与各国金融监管机构合作,建立一个全球金融安全联盟,共享数据和情报,防止‘深渊’计划的进一步扩展。”
博凯点头:“我们将立即开始行动。
娜娜,你负责与‘天眼’系统对接,实时监控这些异常交易行为。
李雪瑶,你继续对接各国金融监管机构,推进金融安全联盟的建立。
我们要确保这些威胁不会进一步扩大。”
随着讨论的深入,博凯团队与两位专家开始密切合作。
他们首先将焦点放在全球的金融数据流动上,通过大型金融交易平台和清算机构的流量分析,寻找任何异常的交易模式。
“我们需要重点关注法兰克福、伦敦和纽约的市场。”
施奈德教授提醒道,“这些地方的市场交易数据最容易反映全球金融趋势。”
赵明轩通过金融网络的透明性,使用深度学习算法分析这些数据:“我正在通过多层神经网络模型来过滤正常交易和异常交易。
任何偏离常规模式的交易都会触发警报。”
“我们的目标是找到那些高频交易的异常点。”
李雪瑶补充道,“这些交易不仅量大,而且时间间隔极短,很可能是AI程序在自动执行指令。”
夜色已深,但实验室内依然灯火通明。
全息屏幕上的数据流不断闪烁,显示着全球各大金融市场的实时动态。
经过数小时的紧张分析,博凯团队终于找到了DarkAngel团队的蛛丝马迹。
“我找到了一些线索。”
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