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“数据湖”
项目代号紧急变更，所有相关通讯启用新的加密通道。
整个数据基础设施团队如同被惊扰的蜂巢，在高度保密的状态下，对每一个“入水口”
——数据接入管道——展开了拉网式的安全审计。
过程繁琐且枯燥，需要检查大量的日志、配置规则、访问权限和第三方SDK的代码片段。
起初几天，并未发现任何明显的异常。
一些原本就存在的、微不足道的安全瑕疵被修复，但并未找到预期中的“重磅炸弹”
。
就在审计团队开始怀疑是否反应过度时，一个细小的异常，在一条并不起眼的外部合作数据接口日志中被捕捉到了。
该合作方为“豌豆荚”
提供一部分区域性的地图位置数据更新服务。
其数据接口调用频率通常稳定在一个特定范围内。
但日志显示，在最近两周的某些特定时间段（通常对应北美深夜，中国白天），出现了数次极短时间内的、远超正常值的调用峰值。
峰值期间的数据请求量巨大，但每次峰值持续时间不足百分之一秒，随后立刻恢复正常，仿佛只是一个微不足道的网络抖动。
在浩如烟海的日常日志中，极易被忽略。
然而，在高度警觉的审计人员眼中，这丝“抖动”
显得极不自然。
技术团队立刻顺藤摸瓜，深入分析这些峰值请求的细节。
发现这些请求并非索要正常的地图增量更新数据，而是伪装成某种批量校验请求，试图获取大量历史位置数据的元信息（metadata）——包括数据格式、采集时间范围、标签体系等。
这绝非正常业务所需！
其目的，更像是窥探“数据湖”
中位置数据的数据结构、规模和内容特征，为后续可能的大规模窃取或攻击做准备！
“找到了！”
负责审计的安全工程师声音带着压抑的兴奋和后怕，“对方非常狡猾，用了类似‘脉冲’式的探测方式，速度快，持续时间极短，而且专门挑我们的工作时间（对方深夜）进行，利用常规监控的盲点！”
消息立刻汇报到江瑾辰那里。
他看着分析报告，背后惊出一层冷汗。
果然！
对方的黑手己经试图伸向“入水口”
！
如果不是那道精准的示警让他们提前提高了监控粒度并回溯日志，这种隐蔽的“脉冲探测”
很可能就被当成普通噪音忽略掉了！
一旦让对方摸清了数据结构和规律，下一次来的，可能就不是探测，而是真正的数据窃取或污染攻击！
“立刻加固这个接口的所有访问限制！
增加脉冲频率和异常模式识别监控！
追溯这些异常请求的源IP，虽然大概率是伪造或跳转的，但也要尽力追查！”
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