第105章 算法的阴影（2/2）

他立刻做出决策：

第一，引入“ai对抗ai”。 他紧急联络国内顶尖的ai安全实验室，采购并部署最新的“深度伪造检测”和“ai生成内容识别”系统，将其作为信贷审批流程的前置过滤器。同时，要求赵工团队着手研发针对金融欺诈场景的、具备主动探测和诱骗能力的“猎人”ai模型。

第二，构建“关系图谱防火墙”。 他指示风险团队，超越单一交易数据，构建更宏大的“企业-供应链-金融-舆论”动态关系图谱。任何新出现的交易对手，都必须置于这张图谱中进行验证，核查其与已知实体、历史交易、乃至舆情信息的关联性，一个完全孤立、凭空出现的“优质客户”，其本身就是最大的风险信号。

第三，启动“人类智慧增强”计划。 林墨强调，在ai时代，人的经验和直觉愈发珍贵。他要求在所有涉及大额或复杂结构的贸易融资业务中，强制加入由资深信贷专家和国际贸易法律师组成的“人工超级复核”环节，赋予其一票否决权。

然而，道高一尺，魔高一丈。

就在“新滨城银行”紧锣密鼓地升级防御体系时，一种更隐蔽的aigc攻击变体悄然出现。这一次，对方不再虚构整个公司，而是开始模仿真实存在的、与“新滨城银行”有良好合作记录的优质客户！他们利用aigc技术，精准模仿这些企业高管的邮件风格、沟通习惯，向银行客户经理发送指令，要求变更收款账户或调整授信条件！

若非一位心细的客户经理因一个习惯性称呼的细微差异（真人习惯用“王总”，而ai模仿的邮件用了“王总经理”）而产生警觉，并通过电话直接与客户本人核实，一笔巨额资金就可能被转入诈骗账户。

aigc的阴影，已经不仅仅是制造幻影，更开始尝试窃取和篡改现实。

林墨站在“金盾”指挥中心，看着屏幕上不断演进的攻击模式和防御系统的应对日志，心情沉重。这是一场在算法层面进行的、没有硝烟却异常残酷的军备竞赛。银行的防线，必须比对手的矛进化得更快。

他接通了陈永清的电话，语气前所未有的严肃：

“陈行，我们面临的，可能是一场重新定义金融安全的战争。我们需要更高层面的支持，需要聚合国家在人工智能、网络安全、金融监管领域的顶尖力量，共同构建面向未来的、智能化的金融安全防御体系。”

他知道，单靠一家银行，已无法应对这来自算法深处的、无穷变幻的阴影。