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领域的粗略常识：
既然“算力*空间*时间”可认为是一个常数，那么，用时间换空间和算力，也是一个办法，说白了就是等待，假以时日，倘若花费几十年、几百年的时间，即便以现有的菲薄算力，
或许也能精确定位“匿名者”，提交此人的详细资料。
但这和根本没有解决方案有什么区别呢。
几十年，几百年那样久，到那时，连人类文明都未必还存在，调查还有什么意义。
客观条件的限制，可不是只凭聪明才智就能突破，深秋的伯克利，坐在寝室电脑前的年轻人皱起了眉头。
方然没有在苦恼，而是，他在寻找其他的策略。
人力有所不逮，人工智能又有算力的限制，看起来，调查“匿名者”踪迹就成了一个近似不可能的任务。
但如果逆向思维，考虑调查过、或正在调查“匿名者”的同类，&#
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;采取的手段大同小异，而
又通过机器学习，对人类的搜索习惯了如指掌（除非自己是一个异类，方然自嘲的想，还真是呢），那么，即便面对近乎无限的数据而无从下手，他至少可以用
去搜索调查活动留下的痕迹。
简单直白的说法，就是螳螂捕蝉，黄雀在后。
事实证明，对
这种程度的人工智能，改变用途并不困难。
到西历
年冬季，又一个新年快要到来的时候，完全自主的开展工作，方然已完成了
的改进测试，出于安全考虑，他不敢把意图如此明显的工作外包，只能自己一个人投入宝贵的时间。
部署完毕，
.
的上线测试，看着屏幕上迅速变幻的数字，方然又陷入了沉思。
搜寻“匿名者”，究竟有多重要，真值得如此大费周章么。
……
.
上线后，收获，来的比预想中更快。
经过初步筛查，系统提交的分析报告里，给出若干个最近一段时间被频繁匿名访问的联邦互联网络数据节点，这似乎有点怪，毕竟网络节点就是为了被访问而存在的，但人工智能根据规则进行判断，认为这些节点的数据流量相当可疑，于是进一步深挖。
都是些什么样的节点呢：
看名称，方然就知道，他自己是绝对找不到。
和预想中的隐秘所在不一样，这些节点，从联邦医疗信息系统到联邦植物学会的网站，林林总总，都是在黑客眼中几乎不设防的存在，每天的访问量也不小。
