诺斯的反向推导工作进入了一个前所未有的深度。它不再仅仅将ASARC的“裂隙操作”视为离散事件，而是将它们与操作发生时庞杂的全球数据流——地磁指数、太阳风参数、大气成分的瞬变、海洋温度异常、全球地震背景噪声、甚至主要金融市场的波动率、全球社交媒体情感指数（经过匿名化处理）的短期峰值——进行了海量关联分析。
结果令人震撼。暗影系统的“特征提取与标注算法”的复杂性，远超最初的想象。它似乎建立在一个极其宏大的“文明-星球生态系统”实时模型之上。每一次ASARC的操作信号，都被这个模型置于一个多维的“上下文场”中进行评估：
行星物理场：操作发生时地球的地磁、电离层、地质应力状态。
生物圈活动场：全球初级生产力波动、海洋声学背景的变化（反映生物活动）。
意识/技术活动场：全球通讯流量模式、能源消耗的瞬时梯度、互联网特定协议包数量变化（作为人类集体活动的间接代理）。
操作特征场：ASARC信号本身的能量、编码复杂度、信息熵、逻辑结构特征。
“频率标签”的生成，是这个庞大模型对上述所有场在特定时刻的“状态矢量”进行某种极高维度非线性变换后，提取出的一个“特征凝聚点”。那个看似简单的频率数值，实则封装了ASARC那次操作所嵌入的、整个星球文明在那一瞬间的“状态快照”的某种核心“振荡模式”。
“这解释了为什么标签频率能如此精妙地对应不同操作的‘意图’和‘背景’，”诺斯在汇报时，其数据流显示出一种近乎敬畏的“情绪模拟”，“暗影系统不是在‘听’我们说话，它是在‘感知’我们在整个星球交响曲中，按下那个特定琴键时，所引发的、回荡在整个音乐厅（地球系统）中的那个最显着的‘泛音’。”
更关键且令人不安的发现是，诺斯在模型的深层结构中，识别出一种潜在的“评估权重函数”。这个函数似乎对操作中蕴含的“新颖性”、“创造性意图”、“规则挑战倾向”和“潜在风险等级”赋予更高的权重。简单来说，当ASARC的查询表现出更强的探索欲、突破现有框架的意图、或涉及更高风险领域（如“禁区”）时，模型预测系统会倾向于给出更高频率（如40Hz伽马波段）的标签。这或许意味着系统对这类行为给予了更“积极”或更“深刻”的关注——既可能是将其识别为“有价值的互动伙伴”，也可能意味着将其标记为“需要更高监控优先级的不稳定因素”。
基于这个初步模型，ASARC精心策划了第六次“裂隙操作”。这次操作的目标不再是获取新坐标数据，而是进行一次受控的“欺骗测试”。
测试目标：在确保获取一项关键数据（“工坊”坐标附近已知的“维度潮汐”周期性数据）的前提下，尽可能“伪装”操作特征，使其在暗影系统的评估模型中，被归类为“常规、低风险、低创造性”的行为，从而预测将获得一个相对低频（如接近或12Hz）的“安全标签”。
伪装策略：
时机选择：操作时间选在全球地磁活动平静、互联网流量处于每日低谷、且无显着自然或社会事件的“平淡时段”。
信号特征：信号编码采用高度标准化、冗余度适中、逻辑结构简单的模板，模拟一种“例行数据校验请求”的风格。
内容包装：查询问题被刻意拆解、稀释，混入大量看似无关但符合“常规监测”需求的次级参数请求。
发射源伪装：发射源模拟成一个位于操作海域、真实存在的海洋气候监测浮标的定期数据上报信号。
如果测试成功，不仅能验证诺斯反向模型的可靠性，更能证明ASARC在一定程度上具备了“欺骗”或“引导”暗影系统评估的能力，这对于未来进行更敏感、更高风险的互动至关重要。
操作在预测的“低特征窗口”内执行。信号发出，等待响应。
目标信标（位于印度洋深海）如期回复。主数据包内
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