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里，不仅仅是日期被修改了。
路容调出会议时拍下的那张污染数据截图——那是她偷偷用手机拍的，虽然模糊，但关键字段还能辨认。
截图显示，在“用户行为序列”
字段里，原本应该是“login→browse→add_to_cart→checkout”
这样的标准序列，变成了“login→browse→add_to_cart→checkout→login→browse”
。
重复了。
在“交易金额”
字段，原本的数值被乘以了一个随机系数，范围在0.95到1.05之间。
在“地理位置”
字段，部分坐标的小数点后位数被截断。
这不是简单的数据污染。
这是精心设计的、模拟自然数据损坏模式的修改。
目的是让污染看起来像是清洗过程中的技术错误，而不是人为破坏。
路容闭上眼睛，手指按在太阳穴上。
她能想象出那个场景：上周五晚上十点四十九分，王总监坐在自己的办公室里，电脑屏幕亮着。
她打开终端，登录管理员账户，解锁路容已经清洗完成并锁定的文件。
然后她运行一个脚本——那个tmpchetegrity_script.sh——脚本按照预设的规则，对文件进行“污染”
。
完成后，她重新锁定文件，退出登录。
然后，她删除了操作日志中关于这个脚本运行的具体内容记录，只留下“MODIFY_FILE”
这个笼统的操作条目。
在提供给路容的剪辑版日志里，她甚至把这个条目也删掉了。
“但你没删干净。”
路容睁开眼睛，目光重新聚焦在屏幕上。
备份系统里的完整日志，还保留着脚本进程的PID、运行时长，甚至脚本内容摘要。
虽然看不到完整脚本代码，但这些摘要已经足够。
路容开始编写第二个模拟程序。
这一次，她不仅要模拟日期替换，还要模拟用户行为序列的重复、交易金额的随机扰动、地理坐标的截断。
她根据污染样本中观察到的模式，推断出可能的算法：
-用户行为序列重复：每隔100行数据，随机选择一行，将其行为序列复制并追加到末尾。
-交易金额扰动：对每个金额乘以0.1），保留两位小数。
-地理坐标截断：将经纬度坐标的小数部分截断到三位。
她写得很专注，时间在代码的字符间流逝。
窗外的天空从深黑渐渐转为墨蓝，远处传来第一班地铁驶过轨道的声音，沉闷而有节奏。
房间里越来越冷，她起身披了件外套，手指因为长时间敲击键盘而有些僵硬。
凌晨三点四十二分
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