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模拟测试结果显示，新设计的加密算法在面对各种模拟攻击时，都表现出了极高的安全性。
“模拟测试表明，无论是暴力破解还是其他常见的攻击手段，都无法在合理时间内破解我们的加密数据。但我们还需要在实际通讯环境中进行验证，看看是否存在一些特殊情况影响加密效果。”负责测试的数学家说道。
解决了加密问题后，大家的注意力转移到了系统维护上。
“林翀，跨星系通讯系统结构复杂，分布在不同星系，维护难度极大。我们需要一套基于数学模型的维护策略，提前预测可能出现的故障，合理安排维护资源。”负责维护规划的成员说道。
林翀看向数学家们：“大家说说想法，怎么从数学角度构建这个维护策略。”
一位擅长可靠性工程和预测分析的数学家说道：“我们可以建立一个基于故障预测的维护模型。首先，收集跨星系通讯系统各个组件的历史运行数据，包括工作时间、故障发生时间和类型等。然后，运用统计学方法和机器学习算法，对这些数据进行分析，构建故障预测模型。例如，我们可以使用时间序列分析来预测组件的故障时间，根据故障时间的分布规律，提前安排维护工作。”
“但每个组件的工作环境和使用情况都不同，怎么准确地进行预测呢？”有成员提出疑问。
“这就需要我们考虑更多的因素，运用多元线性回归或者神经网络等方法。多元线性回归可以分析多个因素，如温度、湿度、使用频率等对组件故障的影响，建立故障与这些因素之间的数学关系。神经网络则具有更强的非线性拟合能力，能够处理更复杂的因素关系。通过这些方法，我们可以更准确地预测每个组件的故障可能性，从而合理分配维护资源，优先对容易出现故障的组件进行维护。”擅长可靠性工程和预测分析的数学家详细解释道。
于是，数学家们开始收集通讯系统组件的历史运行数据，并运用各种数学方法构建故障预测模型。负责数据收集的小组与联盟和“星澜”文明的运维团队紧密合作，获取了大量详实的数据。
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