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    但如果逆向思維，考慮調查過、或正在調查“匿名者”的同類，采取的手段大同小異，而ASA又通過機器學習，對人類的搜索習慣了如指掌（除非自己是一個異類，方然自嘲的想，還真是呢），那么，即便面對近乎無限的數據而無從下手，他至少可以用ASA去搜索調查活動留下的痕跡。

    簡單直白的說法，就是螳螂捕蟬，黃雀在后。

    事實證明，對ASA這種程度的人工智能，改變用途并不困難。

    到西歷1472年冬季，又一個新年快要到來的時候，完全自主的開展工作，方然已完成了ASA的改進測試，出于安全考慮，他不敢把意圖如此明顯的工作外包，只能自己一個人投入寶貴的時間。

    部署完畢，ASA2.0的上線測試，看著屏幕上迅速變幻的數字，方然又陷入了沉思。

    搜尋“匿名者”，究竟有多重要，真值得如此大費周章么。

    ……

    ASA2.0上線后，收獲，來的比預想中更快。

    經過初步篩查，系統提交的分析報告里，給出若干個最近一段時間被頻繁匿名訪問的聯邦互聯網絡數據節點，這似乎有點怪，畢竟網絡節點就是為了被訪問而存在的，但人工智能根據規則進行判斷，認為這些節點的數據流量相當可疑，于是進一步深挖。

    都是些什么樣的節點呢：

    看名稱，方然就知道，他自己是絕對找不到。

    和預想中的隱秘所在不一樣，這些節點，從聯邦醫療信息系統到聯邦植物學會的網站，林林總總，都是在黑客眼中幾乎不設防的存在，每天的訪問量也不小。


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