——从技术角度来说，这些数据的聚合分析有可能为我们提供一些新的观察角度。我们不要求也不允许查看任何用户的个人身份信息，只需要脱敏后的行为数据和地理分布数据，用来做宏观层面的区域活动分析。如果您这边愿意配合，我们会提供需要关注的重点区域范围，由贵公司技术人员筛选对应时段的网络行为数据，然后再由我们对数据做进一步分析。”
她说完之后看了陆然一眼，像是在等他的答复。
陆然听完之后没有立刻表态。他先问了几个问题：“你们需要哪个时间范围的数据？覆盖哪些区域？数据的精度要到什么程度？”
王安国说：“时间范围从三个月前到现在，区域主要聚焦在太平洋沿岸和东南亚某些特定地区。具体国家和地区清单我们可以在协议签署后提供。数据精度方面，不需要精确到个人用户的具体定位，只需要区域级别的活动热力分布就行——比如说某个IP段在某个时间段内的活跃度是否出现异常波动。这个精度应该不会涉及任何用户隐私问题，同时对我们判断区域活跃度有参考价值。”
陆然点了点头，又问了第二个问题：“按照这个精度，如果某个区域的活动数据确实出现了异常波动，你们能从中判断出什么？这种数据能提供的线索，相比你们现有的情报手段，增量的价值在哪里？”
王安国看了旁边那位穿灰色衬衫的同事一眼，那人一直没有开口，这时候接了一句，语速不快但每个字都很清楚：“陆总，这个问题我来回答。现有的情报手段主要依赖卫星遥感和信号截获，这两类手段各有局限。卫星影像受气象条件和轨道周期限制，无法实现全天候不间断覆盖。信号截获则只能在特定频段生效，如果对方采用低频通讯或者光纤传输，我们的截获效率就会大幅下降。而网络行为数据的优势在于，它是用户主动产生的，是持续性的、实时的、不受气象条件和地理障碍影响的数据流。如果把网络行为数据和我们已有的卫星图、信号情报结合起来分析，就能填补现有手段中间的时间盲区和空间盲区。增量价值就在这里。”
陆然听完之后沉默了一小会儿。
他在脑子里过了一遍自己公司目前的数据架构。
TUTU几款产品在海外部署的服务器确实遍布多个节点，每台服务器上都在实时记录登录请求和网络延迟数据。
那些数据目前只用于运维监控和产品优化，从结构上来说确实是脱敏的，不涉及用户个人隐私。
但他也知道，这种东西一旦提供
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