第32章 智能城市的隐患(第2/3 页)

能会引发一系列的连锁反应，最终导致整个城市的瘫痪。

团队决定采取一系列紧急措施。首先，我们加强了各个系统之间的安全隔离。虽然互联互通是智能城市的基础，但为了应对潜在的威胁，我们必须在各个系统之间建立更严密的隔离防线，确保即便某个系统被攻破，其他系统也能独立运行，避免全城瘫痪的风险。

其次，我们开始着手改进数据加密和身份验证机制。所有数据在传输过程中将使用更加复杂的加密算法，且每一个访问系统的操作都必须通过多重身份验证。这样即使黑客通过某种手段获取了进入系统的权限，他们也无法轻易操作关键数据。

一周后，整个城市的智能系统得到了全面升级。我们团队忙碌得几乎没有休息，但每个人都清楚，这场战斗不能有丝毫松懈。就在我们认为所有漏洞都已经修补完成时，一个意想不到的消息传来。

“李风，我们发现了一种新的攻击方式，这次攻击者并没有直接入侵系统，而是通过操控市民的智能设备，间接影响我们的城市系统。”王强显得格外焦急。

我赶忙问道：“具体怎么回事？”

“攻击者通过植入恶意软件，控制了市民的智能手机和家用智能设备。这些设备与城市的公共网络相连，攻击者利用它们制造了大量伪造的数据请求，试图淹没我们的服务器。”王强解释道。

这是一种常见的分布式拒绝服务攻击（DDoS），但其复杂性和规模远超我们之前的预料。攻击者通过控制大量智能设备，向我们的系统发起海量虚假请求，试图通过这种方式瘫痪系统。

这不仅仅是一次技术攻击，更是对整个智能城市系统信任机制的挑战。如果我们不能及时应对，这种攻击不仅会影响城市的正常运作，还可能引发市民对智能设备和智能城市的信任危机。

在团队的紧急会议上，我提议利用人工智能来识别这些虚假请求，并对异常流量进行自动拦截。AI擅长处理海量数据，而这正是它可以发挥优势的领域。

林雪当即表示支持：“我们可以引入深度学习算法，让系统自主学习并识别出异常数据流动的特征，这样可以极大减少人工干预的时间。”

经过几天的紧急开发，我们成功部署了一套基于AI的防御系统。AI可以实时监测到数据流动中的异常，并自动拦截那些试图攻击系统的虚假请求。这一系统大大提高了我们对这种分布式攻击的应对能力。

不过，尽管技术上我们已经做好了准备，我