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众，另一方面则启动调查程序，借助庞大的监控体系，和asa的信息收集、分析与甄别能力，对nep大区境内的所有人进行背景调查。
一千万出头的目标人物，逐个排查身份，工作量可想而知会多么惊人。
以nep大区的现有算力与带宽资源，要彻底完成这件事，需要近十年，自己显然没办法等待这样久。
故方然给人工智能的指令、或曰策略，是常见的“按威胁等级排序”。
概括说来，就是依据已掌握的资料、与合理的推测，对nep大区内的每一个人进行威胁等级评估，倘若发现某些疑点、佐证，怀疑其可能是it领域的竞争者、或永生追寻者，再对其进行更详细的背景调查。
在这一策略的基础上，对于“什么样的讯息，会提升威胁度”，核心逻辑则由方然自行编写。
身为竞争者、追寻者，究竟会如何掩饰自己的身份。
多少年来践行着这一问题，对其十分熟悉，方然做起基于fsci规则设定来，自然就驾轻就熟。
