你所在的电商平台“TechMall”即将举行年度最大的“超级品牌日”活动，核心引流项目是“53度飞天茅台1499元整点秒杀”。由于商品存在巨大的二级市场价差，该活动吸引了大量“黑产”（羊毛党、机器脚本、群控设备）进行抢购。 业务痛点： 1. 极度不平衡与标签缺失：在数千万次请求中，只有极少数是真正的黑产攻击，且平台只能确认部分被投诉的账号是黑产（Positive），以及部分长期高活的忠实用户是正常（Negative），海量中间用户的性质是未知的（Unlabeled）。 2. 高并发低时延：秒杀开启瞬间QPS（每秒查询率）破十万，风控模型必须在20ms内返回拦截决策。 3. 对抗性强：黑产会不断变换IP、设备指纹、UA等特征来绕过规则。 4. 误杀成本高：如果误拦截了平台的高价值VIP用户，会导致严重的客诉和品牌舆情危机。 数据团队决定构建一套基于实时行为序列与 LightGBM+LSTM 的模型。请基于此背景回答以下5道题。 （5）模型上线初期效果显著，但在“双十一”零点流量洪峰到来后的30分钟内，拦截率突然断崖式下跌，且大量未知的新型黑产账号成功下单。事后分析发现，黑产团伙启用了全新的IP段和从未见过的设备指纹格式，导致特征分布发生了剧烈的概念漂移（Concept Drift）。 为了应对这种突发性、对抗性的分布变化，以下哪种策略是最实时且有效的应急手段？