。
她随机选择几条数据，用密钥解密payload。
解密后的内容显示出来：用户访问了某个电商网站的商品页面，点击了“加入购物车”按钮，页面停留时间47秒，滚动深度65%……
很标准的用户行为数据。
路容连续解密了十几条，内容都正常。
她关掉文件，打开另一个。
同样正常。
第三个，正常。
第四个——
路容的目光停住了。
这条数据的device_id，她见过。
就在刚才解密的第一个文件里，有相同的device_id，但timestamp相差三分钟。她翻回去对比，两个数据包的device_id完全一致，event_type都是“page_view”，但payload解密后的内容……
第一个：用户访问了网站A的首页。
第四个：用户访问了网站B的商品页。
同一个设备，三分钟内，访问了两个不同的网站。
这本身不奇怪，用户可能切换应用。
但路容注意到一个细节：两个数据包的来源IP不同。
第一个来源IP：203.112.89.76（深港市电信）
第四个来源IP：103.215.44.128（境外，新加坡）
同一个设备，三分钟内，IP地址从深港市跳到了新加坡。
不可能。
除非……
路容盯着屏幕，心跳微微加速。
除非这个device_id不是真实的设备标识，而是经过某种映射或伪造的ID。或者，数据来源本身就有问题——可能混合了多个渠道的数据，没有做好去重和归一化。
又或者，这些数据根本不是实时采集的，而是从某个数据仓库里批量导出，重新打包加密后，伪装成实时数据流。
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