搜索进行到第七分钟，屏幕上跳出一条高匹配度警告。
“1987年，纽约交易所。”李航声音压低，“10月16日，黑色星期一前四十八小时。道琼斯成分股的交易量和报价更新出现选择性延迟，导致自动交易系统误判流动性状况，引发连锁抛售。”
陈帆盯着那条红色曲线。它和他们刚发现的异常操作模式几乎完全重合——同样是微小幅度的数据偏移，同样是针对高频模型的关键训练时段，同样是通过合法权限通道完成。
“他们在复刻。”他说，“不是模仿，是复制。”
周婷已经切换到另一台终端，调取1987年全球股灾前后七日的完整市场行为图谱。她将当时的资金流向、波动率结构、衍生品持仓集中度等七项核心指标抽象为动态模型，再与当前市场的实时数据进行拟合分析。
起初，两条曲线毫无关联。
但当她锁定“流动性拐点前48小时”这一区间，并剔除表层噪音后，画面开始趋同。机构净卖出节奏、散户追涨峰值、期权隐含波动率爬升斜率七项指标的吻合度最终达到88.7%。
“同样的节奏。”她轻声说，“同样的诱导方式。只是现在，他们不用等市场自己崩溃，而是先改写系统的记忆，让我们‘算’出那个结果。”
陈帆沉默地看着两幅并列的模型影像。一边是三十年前的真实灾难，一边是此刻正在上演的精密推演。不同时间，相同手法，唯一的变量是——这次，操控者藏在数据背后，而不是交易席位上。
“我们一直以为最大的威胁是外部攻击。”他说，“emp、猎头、收购提案可真正危险的，是从内部一点点改变‘事实’的人。”
李航已经开始部署第二轮扫描。他切断了所有非必要数据同步任务，将系统核心模块迁移到离线环境中，逐行检查代码逻辑是否曾被植入条件触发式修改指令。
“如果这种修改不止一次。”他一边操作一边说，“那我们的预测模型可能早就被‘训练’成了某种预设结果的共谋者。”
周婷突然叫住他：“暂停一下。”
她放大了一组早盘竞价数据，在沪深三百指数的某只权重股上，发现了另一个0.2%的价差。这次不是历史记录，而是**昨天上午九点四十七分**的实时行情快照。该快照已被归档，但原始采集日志显示，传感器上报数值与最终入库值存在微小偏差。
“不是过去。”她说，“是现在还