凌晨两点，陆时的书房里只有屏幕的蓝光。

他盯着面前的数据曲线，眉头皱得很紧。

这不是他第一次通宵，但这一次，感觉格外漫长。

沈听的声音从他背后传来：“几点了？”

两点半。陆时没有回头，“你怎么醒了？”

睡不着。沈听披着外套走进来，看见他屏幕上的数据，“这是——”

回声系统的误判率统计。陆时点开一张曲线图，“我模拟了一千个亲属紧急场景的电话样本，发现了一个问题。”

沈听凑近看。

“什么问题？”

在’家属紧急转账’这个场景下，回声的误判率是0.3%。陆时说，“一千个样本里，有三个被判定为’真实声纹’——但实际上是克隆音。”

沈听的眉头皱起来。

“哪三个？”

第一个，子女用父母声音向兄弟姐妹借钱。陆时点开样本，“第二个，配偶用对方声音向家人报平安。第三个——”

他顿了顿。

“第三个，侄女用姑姑声音向姑父求救。”

沈听沉默了。

这三个场景有一个共同特点。陆时说，“都是’紧急+亲属’的双重语境。回声系统在判断的时候，会自动提高亲属声纹的通过权重——因为在紧急情况下，声音可能会变形，语速会加快，呼吸会急促。”

“所以它容许了更大的误差。”

陆时说，“言钊就是看中了这一点。他知道回声系统在亲属紧急场景下有容错率，所以他的换声诈骗，专门挑’紧急亲属’这个组合。”

沈听在他旁边坐下，看着屏幕。

“0.3%听起来很低。”

但放在全市的人口基数上，就是几万人的风险。陆时说，“何况0.3%是实验室数据。真实环境中，噪音、情绪、设备差异——任何一个变量都可能把这个数字拉高。”

他揉了揉眉心。

“我必须把漏洞补上。”

“怎么补？”

三个方向。陆时在白板上画了一个框架，“第一，提高亲属声纹的比对阈值，从0.92提到0.95。第二，在’紧急场景’判断时，增加一个’延时确认’机制——检测到紧急关键词后，先暂停三秒，再做最终判定。第三，把亲属关系链做交叉验证——一个人向多个亲属借钱，每个人的声纹都要比对。”

沈听听完，沉默了几秒。

“第二点和第三点，会影响用户体验。”

我知道。陆时点头，“延时确认会让紧急求助的人多等三秒。交叉验证会让多向转账变复杂。”

“你怎么选？”

陆时看着她。

安全优先。他说，“用户体验可以优化，但漏洞不能留。”

沈听看着他，忽然笑了。

你这个人，她说，“和你的代码一样，固执。”

“谢谢夸奖。”

“不是夸奖。”

“那就是批评。”

“……陆时。”

“嗯？”

“闭嘴，写代码。”

陆时笑了笑，转身继续敲键盘。

凌晨四点，书房的灯还亮着。

沈听在旁边看了一会儿，发现自己帮不上太多忙——这不是她的技术领域，她擅长的是声纹分析，不是系统架构。

于是她换了一种方式。

她站起来，去厨房煮了两碗面。

陆时敲代码敲到一半，发现一碗热气腾腾的面出现在键盘旁边。

“吃。”

“还没写完——”

吃完再写。沈听在他旁边坐下，端着自己的碗，“你刚才说的第二个方向，‘延时确认’，我有个想法。”

陆时停下筷子：“说。”

延时三秒太机械了。沈听说，“可以根据紧急程度动态调整——普通紧急，延时一秒；重度紧急，延时三秒；涉及大额转账，强制视频验证。”

陆时的眼睛亮了一下。

“动态阈值。”

沈听说，“我把紧急程度分成三级：一级是’有人受伤’、‘在医院’；二级是’被拘留’、‘要汇款’；三级是’涉及万元以上’。不同级别，用不同的处理流程。”