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除了這種網路爬蟲之外，還有一些更為惡意的網路爬蟲，它們默默的潛伏在網路中不斷爬取著各種私人的使用者身份資訊，各大連鎖酒店、各種app的使用者系統等等，都是這些網路爬蟲的目標。
可惜的是目前針對這些惡意網路爬蟲並沒有太好防禦性技術手段，一般都是依靠各種硬軟體防火牆技術來進行隔絕。
更讓無數開發者為難的是，安全跟便捷性往往無法兼得。
這就好像106曾經出臺的那些讓人崩潰的驗證碼，短暫制止了爬蟲肆虐的同時，也讓無數普通人暈頭轉向。
此時寧為腦海中的湍流演算法，卻能在兼顧便利性的同時，解決掉惡意爬蟲肆虐的問題。
用可以理解的語言來表述這種演算法的功能大概就是穩定態的資料流會在服務端資料介面如同像流水般緩緩正常流動。每一個連線請求都會直接影響這條處於平穩態的資料流。就好像平靜流動的河面因為逆流而上的小魚，而形成一個個湍流。
當服務端配置好湍流演算法後，透過升級驗證系統，平穩態的資料流就能透過無數次的訪問，來智慧判定各種連線請求是正常的還是其他非法請求，並以此判定出網路爬蟲在做資料爬取，還是正常客戶的正常訪問。
做出區分之後，演算法可以自動將這些爬蟲指向目標直接引向一個資料湍流，在這裡這些爬蟲只能爬取到各種混亂且龐雜的無效資料然後反饋給爬蟲作者。
這一過程如果精心佈置還可能直接影響到接收資訊的裝置安全，讓這些惡意爬蟲無所遁形。
聽起來似乎很簡單，但這個湍流演算法並不簡單，其中包含了許多底層神經網路跟深度學習演算法的內容，比如它幾乎同時用到了卷積神經網路、迴圈神經網路、生成對抗網路、深度收縮網路等。
更有透過n-s方程演繹而來的神經網路演算法。
很快，寧為便將演算法的幾個部分大體記錄在了電腦上。
剛想根據靈感調出python環境，但卻突發奇想，寧為突然決定用c語言完成程式設計，開始自行編輯工具包。
好在電腦上有c的程式設計環境。
而且大一學校開過c語言的課，寧為的成績也還不錯。
當然這個成績不錯，完全不是現在表現出的一個樣。
比如曾經學習c語言時，讓他分外頭疼的指標跟連結串列，現在卻如同無師自通了一般，用起來揮灑自如。
這個大概就是成長的煩惱吧！
