为了精准实施“不对称打击”，零号办公室需要预测“光棱”在遭受干扰后的可能反应；
K整合所有已知数据，开始构建“光棱”及其防御系统的“行为模组”，模拟其在各种刺激下的应对逻辑；
模组显示，“光棱”的系统高度自动化，对能源和信息的依赖极强，但应对突发、超出预设逻辑的复杂干扰时，可能存在短暂的“决策延迟”。
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锁定能源和信息这两个关键支撑点，只是第一步。要想实施精准有效的“不对称打击”，他们必须像下棋一样，至少预判出对手接下来的几步会怎么走。
“光棱”不是固定的靶子，他是一个拥有高度智能和强大技术的活体目标。干扰他的能源，阻塞他的信息，他会有什么反应？是立刻启动备用方案？是收缩防御？还是……会暴怒地伸出他的触角，进行凶猛的反击？
不同的反应，意味着零号办公室需要不同的后续应对。贸然行动，很可能再次落入对方的反陷阱。
因此，构建一个尽可能准确的“行为模组”（Behavioral Model），模拟“光棱”及其系统的决策逻辑，就成了至关重要的一环。
这个任务，自然落在了刚刚立下大功的K身上。
指挥中心内，K的专属服务器轰鸣着，进入了前所未有的超负荷运算状态。他整合了所有已知数据：
· “观察者”巢穴的防御模式和数据。
· “星眸”观测站外围镜像防御系统的两次反应记录（侦察小队遭遇战和无人机反制）。
· 发现的能源结构信息（地热依赖）。
· 发现的量子加密指令信道信息。
· “镜界”组织架构的碎片信息（特别是“光棱”作为区域首领的定位）。
· 洛书算法在其技术中的应用模式。
· 秦颂教授提供的维度科技理论约束。
· 甚至包括了沈渊提供的、关于“镜界”力量那种独特的“因果质感”描述。
海量的数据被输入，经过K独特的算法处理，一个复杂的、多层次的、动态演化的虚拟“光棱”及其防御体系，开始在服务器的数字世界中逐渐成型。
这个行为模组并非试图完全复制“光棱”的思维（那是不可能的），而是专注于模拟其系统在特定外部刺激下的自动化响应逻辑和可能的行为模式。
屏幕上，无数的“IF-THEN”（如果-那么）规则链在生成、碰撞、优化。模拟环境在快速运行，模拟着各种干扰场景：
（系统响应：启动能源优先级协议。非必要系统节流。防御网格稳定性维持为优先。扫描干扰源。）】
（场景：量子通讯信道因噪音降级。）】
（系统响应：切换至备用加密存储与回放模式。在信道清除前无对外传输。提升内部安全警报。如果威胁等级超过阈值，可能激活自主防御协议。（场景：能源波动与通讯干扰同时发生。）】
（系统响应：（计算中……）系统逻辑承受显着压力。维持防御（高能量需求）与节约能源之间产生冲突。预测决策延迟增加0.7至1.2秒。局部系统错误或次优响应的概率增加。）】
行为模组的推演结果，逐渐揭示出一些关键信息：
1. 高度自动化与预设逻辑： “光棱”的防御体系严重依赖预设的自动化程序，这保证了其反应速度，但也意味着其应对复杂、超出预设范围的复合干扰时，灵活性会下降。
2. 能源与信息的绝对优先： 系统会不惜代价优先保证防御体系的能量供应和核心通讯（哪怕只是接收）的尝试。这印证了它们是其命脉。
3. 决策延迟窗口： 当面临多重、非常规的复合干扰时，系统需要时间进行逻辑冲突裁决和资源重新分配，这会产生一个短暂的“决策延迟”窗口。这个窗口可能只有一秒左右，但对于精心策划的行动而言，或许已经足够。
4. 潜在的过度反应： 如果干扰持续且强度足够，系统有可能判定为高阶威胁，激活更激进、但也可能更消耗资源、甚至暴露出更多内部接口的“自主防御协议”。
“决策延迟……”林筱筱看着模组输出的关键数据，眼中闪烁着光芒，“这是我们可能的机会！如果能在干扰生效的那短暂一秒多钟内，同步发起某种精准的、针对其内部弱点的试探性攻击……”
“但风险依然巨大。”秦颂教授提醒道，“模组也显示，一旦
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