次圈出三个层级，“第一层，规则硬过滤，确保底线安全；第二层，轻量行为分析，捕捉非典型风险；第三层，分布式节点共识投票，实现去中心化的风险判定，避免单点故障或被攻击。”
她讲得很仔细，每个模块的功能、数据流向、与其他模块的交互、采用的加密和验证协议，都逐一解释。遇到关键处，她会停顿，看向姚浮萍或姚厚朴，等待他们可能的问题或补充。姚浮萍偶尔会简短插话，修正一两个技术术语，或者强调某个协议版本的注意事项。姚厚朴则更多是沉默地听着，手指在平板上快速记录，偶尔抬头，目光扫过复杂的架构图，眼神专注。
龙胆草一直没说话，身体微微后靠，双手交叠放在桌上，视线随着林晚的讲解在屏幕和她的脸上移动。他的表情很淡，看不出是赞同还是反对。
当林晚讲到风险评估部分，列出可能存在的七大类、二十余项具体风险，尤其是重点剖析了“共识投票机制可能被女巫攻击（SybilAttack）”以及“轻量分析模型误判导致正常数据链被过度干扰”这两项最致命的潜在漏洞时，会议室的气氛明显凝重起来。
“……针对女巫攻击，我们计划引入基于硬件可信执行环境（TEE）的节点身份动态锚定，并结合贡献度证明（ProofofContribution）来增加攻击成本。”林晚调出另一页详细设计图，“而对于模型误判，除了持续优化训练数据外，关键是要设置一个‘冷静期’和人工复核通道，任何由第二层模型首次标记的风险数据链，在触发第三层共识投票前，必须先进入一个短暂的低权限观察队列，同时通知至少两名高级安全审计员……”
“这个人工复核通道，响应时间怎么保证？”九里香突然开口，声音平稳，问题却切中要害，“按照你之前的描述，**险数据的处理窗口极短。如果依赖人工，会不会反而成为效率瓶颈，甚至因人的疲劳、疏忽带来新的风险？”
林晚早有准备：“人工复核只针对首次、且由非硬性规则触发的低置信度警报。我们会设定严格的SLA（服务等级协议），比如五分钟内必须由当值审计员完成初步判断。同时，这个通道本身是‘熔断’
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