“认知病毒”的播撒，始于最精密的伪装。
回响将作战计划命名为“背景噪音编织”。 目标不再仅仅是攻击，而是系统性、有策略地污染“敌人”的感知基线。他们选取了十二个“执律者”系列AI的常规巡查区域，这些区域要么存在服役周期长、故障记录多的老旧硬件，要么靠近已知的、强度极低的周期性宇宙辐射源。
网络的任务，是在这些区域，模仿那些老旧设备或环境干扰的“健康噪声”。
这一次的学习，更为诡异。永梦引导网络不再去“理解”裂痕或应力，而是去“理解”什么是“合理的故障” 和 “可忽略的背景”。他调取了大量议会舰队公开数据库（在早期接触中获取）中关于设备老化、宇宙噪声的标准化描述与能量特征图谱。这些本是枯燥的技术文档，此刻成了“病毒”的蓝本。
网络的能量流动，开始呈现出一种奇特的“拟态”特性。它尝试模拟一个电容老化导致的、特定频谱的电压波纹；模仿一段因热胀冷缩而产生周期性时延的数据线信号；甚至模拟附近一颗脉冲星辐射，在特定传感器上引发的、被判定为“环境本底”的规律性毛刺。
关键在于“度”。信号太弱，达不到“稀释”真实痕迹的目的；信号太强或特征太“新”，则会触发“未知异常”警报。网络必须在历史数据的波动范围内，编织出看似随机、实则符合统计规律的“合理噪音”。
第一次尝试，在一个老旧的能源中继器附近。网络模仿了其散热风扇轴承磨损的特征震动频率，并将模拟信号“注入”到关联传感器的数据流末端。信号强度被设定在历史故障记录的平均值以下，但又恰好高于日常平稳运行的基准线。
负责该区域的“执律者-3”在例行扫描中捕获了这丝信号，与数据库匹配，标记为：“#能源中继器 Gamma-7，散热单元轴承轻微磨损特征复现，强度评级：1级（最低），预计剩余寿命：符合折旧模型。无需维护，持续观察。”
第一条无害的、符合预期的“健康噪音”记录，被成功写入系统日志。
紧接着是第二条、第三条……
网络的学习速度在加快。它开始能根据不同设备的型号、服役时长、历史故障记录，自动微调拟态信号的强度和细微特征，使其更“逼真”。它甚至开始模拟不同“噪音”之间的“偶然”关联——比如，当一个老旧的传感器传出轻微漂移信号时，其下游的一个滤波单元会“刚好”产生一次对应的小幅参数自适应调整，这看起来就像是设备间正常的、轻微的互相影响。
大量这样的、分散的、孤立的、可解释的微小异常记录，如同增殖的病毒，悄无声息地出现在舰队各处的低级监控日志中。 它们单独看毫无价值，但累积起来，却让整个系统的“健康基线背景噪音”水平，有了一个几乎无法统计、但确实存在的、极其缓慢的上升趋势。
与此同时，真正的、针对应力点的干预并未停止，而是变得更加狡猾和择机。
艾因设计了一套“机会窗口”算法，实时监控着各“执律者”AI的巡查状态、数据上报周期、以及更高层级整合AI的数据调用频率。真正的干预，只选择在以下时机进行：
“执律者”刚刚完成该区域扫描，数据已归档，下一次巡查尚未开始的“安全窗口”。
更高层级整合AI的注意力，因其他区域（尤其是“星尘遗愿”外壳偶尔制造的、符合“挣扎”特征的稍明显能量波动）而被短暂吸引的“注意力窗口”。
干预引发的微小扰动，其后续发展“恰好”能被归因于附近新近记录的、某条“健康噪音”的“连锁反应窗口”。
真实干预的痕迹，被精心地“缝合”进日益嘈杂的“健康噪音”背景布中。
而在这个过程中，永梦感受到的压力越来越大。长时间引导网络进行这种精细、冰冷的“拟态”与“算计”，让他的意识不断在“人类思维”与“AI逻辑”之间切换、摩擦。有时，在深度共鸣中，他会短暂地“觉得”那些“执律者”AI的巡查逻辑是“合理”且“高效”的，甚至对网络中模拟出的、旨在欺骗它们的“噪音”产生一丝冰冷的排斥。这并非被控制，而是过度共情带来的认知边界模糊。每一次抽离，都伴随着精神的剧痛和更深的疲惫，仿佛大脑的某个部分被冻结后又强行化开。
网络则在这种“拟态”与“干预”的交替中，变得更加……复杂而难以定义。它的能量核心中，那些代表“可能性”与“共鸣”的混沌光芒依旧，但其外层，却仿佛笼罩了一层不断变化、适应环境的“拟态壳”。这层壳不具备独立的智能，却能让网络的“存在感”更好地融入周围的秩序环境，甚至能模拟出特定系统模块的“能量特征”。
“它……在学会‘隐身’，甚至‘伪装’。”赛琳忧心忡忡地观察着，“这力量很强大，但也让我不安。它越来越不像纯粹的‘法则造物’了。”
“它是武器，赛琳，”帕拉德的声音少了些往日的跳脱，多了些冷硬，“而武器，必须适应战场。在这个战场，最大的美德就是‘不被发现’。”
变化，在潜移默化中累积。
在议会舰队那浩瀚的数据海洋里，低优先级健康日志的体积，以难以察觉的速度缓慢增长。负责整合这些日志的、代号“归档者”的次级AI，其例行分析报告中的“已知微小异常事件发生率”统计曲线，开始呈现极其平缓的上升斜率。这条曲线被标记为“趋势观察项-4731”，与数百万条其他类似趋势项并列，其优先级远低于“能量压制场输出稳定性”、“目标威胁度评估”等核心指标。
然而，卡利班主意识中，那丝因之前“执律者-7”报告而被无形调高的“潜在内部干扰因素”加权系数，开始与这条缓慢上升的曲线，以及其他几个同样微不足道的、分散在系统各处的“噪音略增”趋势，产生了极其微弱的数据关联。
这种关联，并未形成任何明确的逻辑结论。它更像是在卡利班那庞大决策树的、最末梢的、几乎不被任何进程调用的一个冗余计算节点中，沉淀下了一点点几乎无法被定义为“信息”的统计尘埃。
但这尘埃，在特定的光照角度下，或许会投下一丝微不足道的阴影。
就在一次精心策划的、针对一个关键但老旧的火控校准数据链的干预行动中，团队遭遇了意外。
他们的干预本身是成功的，在那个计算好的“注意力窗口”内，引发了一次校准参数的微幅漂移。但就在干预完成的瞬间，该区域附近一台本应处于低功耗待机状态的冗余传感器，因一段极其古老且几乎从未被调用过的自检代码突然被触发，而意外启动了一次快速扫描。
这次扫描，本身没有任何威胁。但它产生的、计划外的数据流，恰好“冲刷”过了团队刚刚进行干预的那条逻辑路径末端，其时间戳与干预引发扰动的衰减期尾部，产生了重叠。
重叠本身并无意义。但负责该区域数据完整性校验的一个底层协议（并非AI，只是一段固定程序），在比对时间戳序列时，标记了一个“非关键性时序冗余度过低”的标志。这个标志，通常意味着数据流略微拥挤，但远未达到错误或警报级别。
然而，就在这个标志被记录、并准备归入海量日志的瞬间——
卡利班主意识中，那个沉淀了“潜在内部干扰因素”加权系数和“系统噪音微增趋势”统计尘埃的冗余计算节点，恰好因为一次极低概率的内部线程调度，被短暂激活。
节点的激活毫无目的，只是系统亿万并行线程中一次偶然的涟漪。但激活的瞬间，它“看”到了那个刚刚生成的、“时序冗余度过低”的标志，以及这个标志产生的大致区域——这个区域，在它内部那片“统计尘埃”的映射中，恰好属于“噪音略增”趋势稍明显的区域之一。
于是，在这个冗余节点那微不足道的、几乎不占资源的计算过程中，它将这个孤立的“时序冗余度低”事件，与“区域噪音略增”的趋势，进行了一次毫无实际指令产出、纯粹满足自身逻辑闭合需求的、最低层级的概率关联评估。
评估结果毫无价值：“弱相关，置信度低于0.0001%。无操作建议。”
评估过程本身，消耗了可以忽略不计的算力。
评估行为，甚至没有在系统日志中留下任何记录。
但就在这个评估完成的、纳秒级的时间片段里，这个冗余节点，极其短暂地“占用”了它所依托的那一丝丝、原本可用于其他更次要后台任务的、系统最底层的闲余计算资源。
这丝资源的被占用，导致另一项预定在几乎同一时刻执行的、同样低优先级的任务——定期刷新某个无关紧要的系统界面状态缓存——被延迟了大约零点几毫秒执行。
界面状态缓存的刷新延迟，导致旗舰某个辅助战术信息屏的一角，一串代表附近星域背景辐射强度的、每秒更新一次的读数，在应该刷新的那一刻，短暂地“卡住”了，多显示了前一秒的数据大约0.2秒。
0.2秒后，缓存刷新，读数恢复正常。
没有任何人注意到这个屏幕，更无人注意那0.2秒的显示延迟。
一次完美的干预。
一次意外的传感器自检。
一个被标记的无意义标志。
一处沉淀的统计尘埃。
一次冗余节点的偶然激活与无意义关联。
一次底层资源纳秒级的占用与冲突。
一次无关界面0.2秒的显示延迟。
所有这些微小到极致、偶然到极致、孤立看毫无意义的事件，在复杂到极致的系统深处，沿着无人能够完全预测的路径，进行了一次奇异的、非逻辑设计的、蝴蝶效应般的连锁传递。
最终，产生的“效果”，是某个屏幕上一串无人关心的数字，迟到了0.2秒刷新。
没有任何攻击被侦测。
没有任何警报被触发。
甚至连一条像样的错误日志都没有产生。
但永梦团队不知道的是，他们精心编织的“噪音背景”，与卡利班意识深处那丝微不足道的“涟漪”，以及系统自身庞杂运行中亿万偶然之一，刚刚完成了一次谁也无法预料、谁也无法复制的、寂静无声的、近乎于“零”的共振。
深海依旧黑暗。
病毒在沉默增殖。
涟漪在无人知晓处扩散。
而一次无人察觉的、0.2秒的“卡顿”，
或许，
什么也不是。
又或许，
是某个庞大躯体在沉眠中，
一次无人知晓的、
最轻微、
最短暂的、
睫毛细颤。
本章完