深夜的流动厨房早已收摊，林小满却还坐在操作台旁，对着手机屏幕眉头紧锁。最近他偶尔会看美食直播学习新菜式，可今晚刷到的一位名为 “厨神阿杰” 的主播，行为却透着诡异 —— 主播只是随意翻炒着一锅家常菜，厨艺平平，直播间人数也只有几百人，可屏幕上的虚拟礼物却不断刷屏，从价值 100 元的 “美食勋章” 到 1000 元的 “豪华盛宴”，甚至还有人一次性送出价值 1 万元的 “帝王蟹礼盒”。
更反常的是，这些大额打赏的用户 id 都很陌生，而且打赏后从不发言，打完赏就立刻退出直播间；主播对这些大额打赏也显得格外淡定，只是随口说了句 “谢谢老板”，就继续翻炒锅里的菜，完全不像其他主播那样热情互动。“不对劲，哪有这么多人给普通主播大额打赏还不留名的？” 林小满的手指在手机屏幕上滑动，反复查看主播的直播回放，心里的疑惑越来越深。
他点开主播的打赏记录，发现近一个月来，每天都有固定的几个 id 给主播刷大额礼物，少则几万，多则几十万，而主播每次收到大额打赏后，都会在当天提现。“这根本不是正常的打赏，倒像是在通过直播平台转移资金。” 林小满突然想起之前看到的洗钱新闻，心里咯噔一下 —— 难道这些虚拟礼物打赏，是在变相洗钱？
第二天一早，林小满就联系了在派出所工作的朋友老杨，把自己的发现告诉了他。“你说的这种情况，确实符合洗钱的特征。” 老杨的语气严肃起来，“有些不法分子会利用直播打赏的漏洞，把非法所得换成虚拟礼物打赏给主播，主播提现后再把钱转回给他们，这样就把黑钱‘洗白’了，还能躲避监管。”
老杨还告诉林小满，最近警方也接到了不少类似的举报，但由于直播平台的打赏数据庞大，手动筛查异常交易效率极低，很难锁定嫌疑人。“要是能有一个系统，能自动识别异常的大额打赏和频繁提现行为，就能帮我们节省很多时间和精力。” 老杨的话，让林小满心里有了一个想法。
“老杨，我或许能帮上忙！” 林小满语气坚定，“我之前开发过‘排队热力图’app，对数据筛选和分析有一定经验，我可以协助你们开发一个‘打赏行为分析系统’，专门识别异常打赏行为！”
老杨听了又惊又喜：“真的吗？那太好了！我们正缺这方面的技术支持！”
接下来的日子，林小满一边经营流动厨房，一边利用空闲时间和警方技术团队一起研发 “打赏行为分析系统”。他每天都会抽出三四个小时，和技术人员讨论系统的功能需求 —— 系统需要实时抓取直播平台的打赏数据，包括打赏金额、打赏用户 id、打赏时间、主播提现记录等；然后通过算法分析，识别出异常行为，比如同一 ip 地址多次注册不同 id 给同一主播大额打赏、主播短期内频繁提现且提现金额与打赏金额高度吻合、打赏用户与主播之间存在异常资金往来等。
为了让算法更精准，林小满还和团队一起，整理了大量真实的洗钱案例数据，作为系统的训练样本。他坐在电脑前，对着密密麻麻的数据表格，一遍遍地调整算法参数，眼睛盯着屏幕，手指在键盘上快速敲击，常常不知不觉就忙到深夜。流动厨房的操作台，也暂时变成了他的 “临时办公桌”，上面堆满了数据报表和系统设计图纸。
有一次，为了测试系统对 “同一 ip 多次注册 id 打赏” 的识别能力，林小满模拟了不同的 ip 地址和打赏场景，连续熬了两个通宵，反复验证系统的识别准确率。小周看着他布满血丝的眼睛，心疼地说：“师傅，您歇会儿吧，身体要紧！” 林小满却摇了摇头，喝了一口浓茶，继续盯着屏幕：“现在多测试一次，系统上线后就能多识别一个异常案例，不能松懈！”
经过一个多月的努力，“打赏行为分析系统” 终于研发完成。系统界面简洁明了，能实时显示各直播平台的异常打赏预警信息，包括异常打赏的主播名称、打赏用户 id、异常行为类型、风险等级等，还能自动生成详细的分析报告，方便警方后续调查。
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