Институт дал мне то, чего не могла дать школа, интеллектуальное окружение. Впервые в жизни я встретил людей, которые думали так же быстро, как я. Профессора, которые не раздражались на мои вопросы, а радовались им.
Но с людьми я так и не сошелся. На вечеринках я не появлялся, не видел смысла.
Отношений у меня не было. Девушки не интересовались странным вундеркиндом, который говорил только о науке. Да и я не особо стремился к отношениям. Мне казалось, что это пустая трата времени.
Бакалавриат я закончил в девятнадцать лет с красным дипломом. Сразу поступил в аспирантуру Университета Пенсильвании, хотел углубиться в криминальную психологию, понять, как устроены преступники.
Аспирантура открыла мне новый мир. Я изучал дела серийных убийц, анализировал их поведение, строил математические модели.
Моя диссертация называлась «Алгоритмические модели предсказания поведения серийных преступников на основе цифровых следов». Звучало сухо, но суть была революционной. Я доказал, что преступников можно вычислять через их цифровую активность задолго до того, как они совершат преступление.
Защита прошла блестяще. Мне было двадцать четыре года, и я стал доктором наук. Самым молодым в своей области.
ФБР вышло на меня через месяц после защиты. Предложили работу в новом подразделении киберпреступности. Я согласился не раздумывая. Это возможность применить теорию на практике, использовать свои знания для чего-то реального.
Пять лет в ФБР пролетели быстро. Я работал по четырнадцать-шестнадцать часов в день. Раскрыл двадцать три крупных дела. Хакеры, торговцы наркотиками в даркнете, педофилы, мошенники. Каждое дело было головоломкой, и я обожал головоломки.
Личная жизнь так и осталась незаполненной. Две короткие связи, одна с коллегой-аналитиком, вторая с программистом из частной компании. Обе закончились одинаково, девушки уставали от того, что работа занимала в моей жизни девяносто процентов времени.
Родители гордились мной, но мы почти не общались. Пара телефонных звонков в месяц, визит на День благодарения или Рождество. Они продолжали работать в Майкрософт, я — в ФБР. Мы были слишком похожи, чтобы осуждать друг друга за отсутствие времени.
Друзей тоже нет. Были коллеги, с которыми я нормально общался. Джессика, Майк, пара других агентов. Но после работы мы расходились по домам, и на этом все заканчивалось.
Я жил в однокомнатной квартире в Арлингтоне. Съемная, дешевая, функциональная. Мебель из IKEA, собранная кое-как. Стол заваленный ноутбуками, мониторами, бумагами.
Кухня использовалась только для разогрева пиццы и приготовления кофе. Холодильник полупустой — молоко, остатки китайской еды на вынос, энергетики.
Я не чувствовал себя несчастным. Просто… одиноким, иногда.
Особенно по ночам, когда заканчивал работу и понимал, что больше делать нечего. Включал Нетфликс, смотрел что-то до середины эпизода, засыпал на диване. Просыпался с затекшей шеей, шел в душ, ехал на работу. Повторял цикл.
Мне двадцать девять лет, и я один из самых успешных людей в своей области. И одним из самых одиноких, хотя я редко признавался себе в этом.
Телефон зазвонил, когда я стоял на светофоре. Я глянул на экран. Джессика Тан. Наверное, хотела обсудить детали дела.
Я ответил через громкую связь по блютузу.
— Коул слушает.
— Итан, привет! — голос Джессики звучал возбужденно. — Слушай, я тут подумала об алгоритме. У тебя есть минута?
— Да, конечно, — я улыбнулся. Джессика одна из немногих, кто мог говорить со мной о работе без раздражения. — Что ты хотела?
— Твой алгоритм анализировал транзакции биткойна, правильно? А что если адаптировать его для других криптовалют? Эфериум, Монеро? Монеро считается более анонимной, но там тоже должны быть паттерны.
Я задумался. Светофор переключился на зеленый, я поехал дальше, на автомате поворачивая на нужную улицу.
— Монеро сложнее, — сказал я. — Там используются кольцевая подпись и скрытые адреса. Транзакции перемешиваются, отследить отправителя и получателя почти невозможно.
— Почти, — повторила Джессика. — Но не совсем. Если преступник делает ошибку…
— Он всегда делает ошибку, — согласился я. — Вопрос в том, чтобы найти эту ошибку. Нужно анализировать временные паттерны, размеры транзакций, частоту. Если кто-то регулярно получает платежи в одно и то же время, это уже зацепка.
— Точно! — Джессика явно радовалась. — Знаешь, мы могли бы написать новую версию алгоритма вместе. Я хорошо разбираюсь в Эфериуме, ты в поведенческом анализе. Могли бы представить результаты на конференции в следующем году.