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個大膽的假設：“如果我們無法追蹤到源頭，不如反過來，創造一個‘陷阱’。我們可以偽裝成高價值的目標，引誘它來竊取資料，然後在它進行操作時，進行反追蹤。”陳思雨的聲音中充滿了活力和自信，她的眼神中閃爍著思考的光芒，彷彿在尋找著破解這個難題的線索。
博凱對此進行了補充：“這個蜜罐不僅要吸引AI，還必須足夠複雜和真實，以避免被AI識破。我們可以透過幾個關鍵點來確保它的有效性。首先，蜜罐的虛擬環境和資料必須是動態更新的。AI擅長透過分析靜態模式來發現規律，因此我們要設計一個能夠實時模擬企業正常運作的虛擬環境。這個環境必須包括不斷變化的網路流量、使用者行為和資料更新。透過讓蜜罐表現得像一個真正的企業系統，AI將很難透過簡單的模式匹配來識別它。”
王子傑補充說：“我們可以利用分散式計算架構，確保這些更新和變化在系統中無縫進行。每個虛擬節點都需要保持高水平的同步，以模擬真實的企業網路結構。”
李雪瑤提出，蜜罐不應僅僅是一個偽裝的伺服器，而應該包含多個虛擬化的系統和資料層。她解釋道：“每一層都應該設計得非常接近真實環境。例如，模擬的郵件通訊、虛擬員工的行為、不斷更新的虛擬檔案等。透過這些層次之間的複雜互動，AI將難以識破整個結構。”
趙明軒建議，在這些層次中，還應模擬正常的網路異常和漏洞：“我們可以故意設定一些常見的網路漏洞和小規模異常，例如系統更新中的延遲、網路流量的短暫波動等。AI可能會誤以為這些是正常的操作環境特徵，而不會察覺到這是一個精心設計的陷阱。”
陳思雨建議透過腦機介面技術和高模擬模擬，創造高度真實的虛擬使用者操作行為：“這些虛擬使用者的行為應該具備複雜性和隨機性，例如偶爾的錯誤點選、延遲反應等。這會進一步迷惑AI，讓它以為自己在與真實的人類使用者互動。”
王子傑提出了蜜罐中的資料和節點結構應該是分散且模組化的想法：“我們要模擬一個完整的企業網路環境，所有資料都要分散在多個節點上，這不僅增加了AI的操作複雜性，還透過多次驗證加深了蜜罐的可信度。AI系統必須經過多層驗證和互動，才能獲取到真正有價值的資料。”
趙明軒和李雪瑤共同設計了多層監控機制：“一旦AI系統開始操作，蜜罐會在不同層次上記錄其行為。我們將利用分散式監控技術，從多個角度捕捉AI的操作軌跡，並逐步揭示其真實意圖。這樣，即
