自己的全基因测序信息，未曾进入过“联邦身份辨识信息数据库”，对方然而言是一种幸运。
但对于目标人物的基因数据，是否已经泄露，他就没法轻易侵入联邦安全机构的基因数据管理中心，而只能自己花时间去查。
正因如此，在ASA的初筛条件中，已经剔除了大量疑似做过基因检测、有信息泄露风险的候选目标。
万幸，以联邦逾三亿的人口基数，和各大高校、研究机构中年轻人的庞大数量，即便设置如此苛刻的筛选条件，约莫一个月后，方然还是从ASA3.0提交的初筛名单里，找到一名信息高度匹配、仿冒风险也可以控制的目标人物。
目标只找到一个，对不容有闪失的身份隐匿而言，显然不够。
就在方然动手查询目标背景、寻找猎物时，部署在物理学部大型机上的ASA也没闲着，通过数据共享，时刻刷新初筛名单，不断将符合条件的潜在目标补充进去，一边将发现新疑点、不适合动手的目标删掉。
这一切，完全通过AI的深度学习来进行，效率之高，令方然印象深刻。
在此之前，即便多少年来始终在和计算机打交道，他也几乎没有预见到，有朝一日计算机软件的智能化水平，会发展到这样的程度，甚至，就连身份背景信息调查这样的、原本只能由人去完成的工作，现在，藉由网联网络的极大发展和数据存储的规范化，都可以用人工智能程序来进行。
哪怕对计算机、对程序而言，并不真正理解自己正在做的是什么，一定的错误率在所难免，但计算机的超高数据吞吐率，仍完全弥补了这一缺陷。
对“名单筛选”这一类对疏漏并不敏感的任务，就更是如此。
锁定目标，基本确认此人的基因测序数据尚未出现在“身份辨识信息库”中，逐一核查过身份信息、个人特质与行为习惯，目标人物的照片、视频出现在屏幕上，方然紧盯照片里的侧脸，神色凝重，若有所思。
如果一切顺利，不久之后，与这些资料对应的“本人”，就会换成了自己。
基因，现阶段任何技术都无法作假的判据，与此相比，诸如指纹识别、人脸识别甚至虹膜识别的凡此种种，都有办法规避，但为了减小工作量，方然还是设置了一系列筛选条件，现在屏幕上的这一位目标人物，他的虹膜信息就未曾进入过政府机构、社会组织这些第三方的数据库，更有利于他的仿冒。
可靠性一般的人脸识别且不谈，至于指纹，用指尖贴就可以……
他下意识的看向姓名一栏，默念了几遍。
托马斯*安生。
名字，只是一个代号；
甚至于对来自孤儿院的方然，这，连代号都算不上。
但此时此刻，他还是告诫自己，要尽快熟悉这个名字，做好成为“安生”的准备。