这篇解析详细介绍了AI如何通过PID和源码完成进程级取证和因果定位，对于对AI取证感兴趣的读者来说，这是一篇值得一看的文章。
AI通过PID进程级取证，结合项目规模、线程状态和源码，完成因果定位。推断链包括vmmap -summary 23870显示物理footprint约2.3GB，大头在MALLOC_SMALL，视频帧池非主因。Activity Monitor显示439个线程，源码验证波形代码生成16kHz单声道Vec<f32>，与实际内存峰值吻合。属于系统取证加源码验证，非单纯PID猜测。
问了下 AI 是如何做到的： 用 PID 做进程级取证，再结合项目规模、线程状态和源码完成因果定位。 这次的推断链是： - vmmap -summary 23870 显示物理 footprint 约...
问了下 AI 是如何做到的： 用 PID 做进程级取证，再结合项目规模、线程状态和源码完成因果定位。 这次的推断链是： - vmmap -summary 23870 显示物理 footprint 约 2.3 GB、峰值约 2.7 GB。 - 大头在 MALLOC_SMALL，而 IOSurface 只有约 14 MB、GPU 图形约 73 MB，所以视频帧池不是主因。 - Activity Monitor 显示 439 个线程，源码中又存在每个缩略图都 std::thread::spawn、随后等待 2 路信号量的逻辑。 - 项目时长约 24,278 秒，波形代码会生成完整的 16 kHz 单声道 Vec<f32>： 24,278 秒 × 16,000 samples/s × 4 bytes ≈ 1.55 GB 这个数字和实际内存峰值高度吻合。它属于“系统取证 + 源码验证”，不是单纯看 PID 猜出来的。 💬 0 🔄 0 ❤️ 0 👀 191 ⚡