室里显得格外清晰，“高频境外跳转节点，源头指向东南亚某国，但每一次数据包的路径都经过至少六个国家的服务器中转，像打水漂一样，痕迹被刻意打散、混淆。”她调出一张全球网络节点热力图，无数闪烁的红点如同扩散的病毒，最终汇聚到那个被重点标记的境外坐标。“手法很专业，反追踪意识极强，服务器很可能只是幌子，真正的控制端一定在国内。”

陈正站在屏幕前，双手抱臂，眉头紧锁。屏幕上流淌的数据洪流映在他深沉的眼底，像一条条冰冷的毒蛇在蜿蜒。“能锁定具体位置吗？”

“需要时间。”周雪坦言，手指在键盘上敲击几下，画面切换，“但另一个发现，更值得警惕。”屏幕上跳出一张柱状图，代表“闪电贷”用户借款申请状态的柱体呈现出触目惊心的比例——代表“拒绝”的红色长柱几乎顶到了天花板，占比高达99.1%，而代表“批准”的绿色短柱，渺小得几乎可以忽略不计。

“99%的拒绝率？”李想站在周雪身后，忍不住倒吸一口凉气，他负责整理的材料里，从未有过如此夸张的数据，“这……这平台还做什么生意？”

“这就是关键。”周雪推了推眼镜，镜片反射着屏幕的冷光，“表面看，它似乎毫无放贷意愿。但当我们聚焦那被批准的1%……”她调出另一份用户画像分析报告，密密麻麻的数据点瞬间被可视化处理，形成清晰的聚类。“年龄：18-25岁占比98.7%；身份：在校大学生或毕业一年内占比96.2%；信用记录：无不良征信占比100%；社会关系网络复杂度：极低占比99.5%。”

她顿了顿，激光笔的红点精准地落在几个关键指标上：“他们无一例外，信用良好，无复杂社会关系，家庭背景普通甚至偏弱。就像……林小雨。”周雪的声音低沉下去，“系统并非随机放贷，而是通过预设的算法模型，从海量申请者中，‘精准筛选’出最符合他们‘猎物’标准的年轻人。”

“猎物？”陈正咀嚼着这个词，眼神锐利如刀锋。

“是的，猎物。”周雪肯定道，手指在键盘上飞舞，调出“闪电贷”APP的后台核心代码片段，“我逆向分析了他们的风险评估模型。表面上，它参考了常规的信用评分、收入预期等参数。但模型深处，嵌入了一个权重极高的隐藏因子——‘社会关系网络稳定性’。这个因子，通过非法获取的用户通讯录、社交软件好友关系链、甚至网购收货地址等信息进行量化评估。关系链越简单、越孤立、抗外界干扰能力越弱的申请人，得分越高，越容易被系统‘选中’。”

实验室里一片死寂，只有服务器风扇低沉的嗡鸣。李想握紧了拳头，指节发白。他想起林小雨手机里那些催收信息，精准地提及她远在老家的父母、体弱多病的奶奶，每一个字都像淬毒的针，扎在最脆弱的地方。原来，从她点下“申请”按钮的那一刻，她就已经被算法打上了“易操控”的标签，成了精准投放的猎物。

“这还不够。”周雪的声音打破了沉默，带着一丝技术专家发现致命漏洞时的冰冷愤怒，“我模拟了用户还款流程，在还款日当天，无论用户网络环境如何，设备性能如何，只要触发还款操作，APP核心服务模块有高达87%的概率发生‘意外’崩溃或闪退。崩溃日志显示，这是由一段被刻意注入的异常代码触发，目的就是——阻止用户按时还款！”

她调出一段后台日志记录，清晰地显示着时间戳和错误代码：“用户ID：XC1029（林小雨），操作：还款确认，时间：2023-05-17 23:58:02（还款截止日23:59）……错误：核心服务模块异常终止（错误代码：ERR_SYS_CRASH_001）。”

“ERR_SYS_CRASH_001……”陈正念着这个冰