凌晨兩點，陸時的書房裡只有螢幕的藍光。
他盯著面前的資料曲線，眉頭皺得很緊。
這不是他第一次通宵，但這一次，感覺格外漫長。
沈聽的聲音從他背後傳來：“幾點了？”
兩點半。陸時沒有回頭，“你怎麼醒了？”
睡不著。沈聽披著外套走進來，看見他螢幕上的資料，“這是——”
回聲系統的誤判率統計。陸時點開一張曲線圖，“我模擬了一千個親屬緊急場景的電話樣本，發現了一個問題。”
沈聽湊近看。
“什麼問題？”
在’家屬緊急轉賬’這個場景下，回聲的誤判率是0.3%。陸時說，“一千個樣本里，有三個被判定為’真實聲紋’——但實際上是克隆音。”
沈聽的眉頭皺起來。
“哪三個？”
第一個，子女用父母聲音向兄弟姐妹借錢。陸時點開樣本，“第二個，配偶用對方聲音向家人報平安。第三個——”
他頓了頓。
“第三個，侄女用姑姑聲音向姑父求救。”
沈聽沉默了。
這三個場景有一個共同特點。陸時說，“都是’緊急+親屬’的雙重語境。回聲系統在判斷的時候，會自動提高親屬聲紋的透過權重——因為在緊急情況下，聲音可能會變形，語速會加快，呼吸會急促。”
“所以它容許了更大的誤差。”
陸時說，“言釗就是看中了這一點。他知道回聲系統在親屬緊急場景下有容錯率，所以他的換聲詐騙，專門挑’緊急親屬’這個組合。”
沈聽在他旁邊坐下，看著螢幕。
“0.3%聽起來很低。”
但放在全市的人口基數上，就是幾萬人的風險。陸時說，“何況0.3%是實驗室資料。真實環境中，噪音、情緒、裝置差異——任何一個變數都可能把這個數字拉高。”
他揉了揉眉心。
“我必須把漏洞補上。”
“怎麼補？”
三個方向。陸時在白板上畫了一個框架，“第一，提高親屬聲紋的比對閾值，從0.92提到0.95。第二，在’緊急場景’判斷時，增加一個’延時確認’機制——檢測到緊急關鍵詞後，先暫停三秒，再做最終判定。第三，把親屬關係鏈做交叉驗證——一個人向多個親屬借錢，每個人的聲紋都要比對。”
沈聽聽完，沉默了幾秒。
“第二點和第三點，會影響使用者體驗。”
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