本文為悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 Web3 場景風(fēng)控系列文章的下篇，聚焦典型應(yīng)用場景，如批量注冊風(fēng)控與鏈上交易風(fēng)控，通過具體案例展示圖數(shù)據(jù)庫如何在實戰(zhàn)中識別女巫攻擊、羊毛黨團(tuán)伙、資金閉環(huán)洗錢等高危行為，幫助業(yè)務(wù)方構(gòu)建更具前瞻性的防御機制。

導(dǎo)語

隨著 Web3 生態(tài)的不斷演進(jìn)，鏈上風(fēng)險呈現(xiàn)出團(tuán)伙化、隱蔽化和動態(tài)化的趨勢，傳統(tǒng)的單點風(fēng)控手段已難以應(yīng)對復(fù)雜多變的攻擊模式。尤其在批量注冊薅羊毛與鏈上交易盜轉(zhuǎn)洗錢等高頻風(fēng)險場景中，攻擊者往往通過偽造身份、跨鏈操作、多層嵌套轉(zhuǎn)賬等方式規(guī)避檢測，使得風(fēng)控系統(tǒng)面臨識別難、追蹤難、防御難的三重挑戰(zhàn)。

在此背景下，圖數(shù)據(jù)庫憑借其對復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的天然建模能力，正在成為新一代 Web3 風(fēng)控體系的核心技術(shù)支撐。本文將以兩個典型風(fēng)控場景——批量注冊風(fēng)控與鏈上交易風(fēng)控為例，深入解析圖數(shù)據(jù)庫如何通過構(gòu)建高關(guān)聯(lián)圖譜、執(zhí)行結(jié)構(gòu)化分析與圖算法挖掘，實現(xiàn)對女巫攻擊、羊毛黨套利、資金閉環(huán)洗錢等高危行為的精準(zhǔn)識別與實時風(fēng)控，幫助業(yè)務(wù)方從“事后補救”邁向“事前風(fēng)控”。

典型場景從數(shù)據(jù)到風(fēng)控決策的鏈路設(shè)計

?場景一：批量注冊風(fēng)控分析

在?Web3 生態(tài)中，批量注冊賬號是一類高頻且隱蔽的風(fēng)險行為，常被用于薅羊毛、刷空投、洗錢等目的。此類行為往往由組織化的團(tuán)伙操作，具有注冊行為集中、身份信息偽造、設(shè)備資源復(fù)用等典型特征。

為有效識別此類風(fēng)險，圖平臺提供了一種結(jié)構(gòu)化的建模思路：將每一個用戶注冊過程中使用的 IP 地址建模為核心節(jié)點，并與所有注冊賬號建立“使用-IP”關(guān)系邊，從而構(gòu)建“IP-用戶”子圖。通過計算某一 IP 所關(guān)聯(lián)的用戶數(shù)、注冊時間分布等指標(biāo)，可以快速識別出“異常活躍”的高風(fēng)險 IP 節(jié)點。例如，一個正常用戶的注冊 IP 平均連接 1~3 個賬號，而某個 IP 節(jié)點關(guān)聯(lián)幾十個、甚至上百個注冊用戶，便可作為觸發(fā)風(fēng)控策略的重要線索。

圖平臺還能將注冊用戶的關(guān)鍵屬性與歷史黑名單數(shù)據(jù)進(jìn)行圖上的融合，挖掘潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系。如果發(fā)現(xiàn)某注冊用戶與黑名單中的用戶之間在圖中存在“設(shè)備共用”、“聯(lián)系方式復(fù)用”或“鏈上地址交集”等連接路徑，即可判斷其具備較高風(fēng)險概率，從而觸發(fā)拒絕注冊、風(fēng)控審核或鏈上行為限制等操作。

該圖建模方法不僅提升了批量注冊識別的準(zhǔn)確性，還實現(xiàn)了從“單點異?！钡健敖Y(jié)構(gòu)化群體風(fēng)險”的躍遷，使風(fēng)控系統(tǒng)具備對團(tuán)伙型、跨鏈型注冊攻擊的識別能力，顯著增強平臺的安全防護(hù)能力。

此外還可以利用圖計算，從單點策略到群體策略的風(fēng)控，更加立體全面的智能化風(fēng)控。例如，通過社區(qū)算法，可以自動劃分出圖結(jié)構(gòu)中高度關(guān)聯(lián)的賬號群組，可以通過社區(qū)的濃度來判斷單點是否存在風(fēng)險的可能性；還可利用PageRank 算法，評估某些注冊賬號在整個圖中的“影響力”或“中介性”，以發(fā)現(xiàn)那些雖不直接異常、卻頻繁作為節(jié)點橋梁出現(xiàn)的中控賬號。通過這些圖計算能力，可以實現(xiàn)不再依賴于單一字段或靜態(tài)規(guī)則，而是能夠動態(tài)挖掘數(shù)據(jù)背后群體結(jié)構(gòu)和行為模式，從而實現(xiàn)對成規(guī)模注冊攻擊的早期預(yù)警、自動識別與集中打擊，全面提升平臺的防護(hù)能力和響應(yīng)效率。

場景二：交易風(fēng)控場景分析

在 Web3 環(huán)境中，黑產(chǎn)盜號交易是一類復(fù)雜且高危的風(fēng)險行為，攻擊者通常通過釣魚網(wǎng)站、惡意鏈接、假冒錢包插件等手段獲取用戶權(quán)限，并在極短時間內(nèi)完成資產(chǎn)盜轉(zhuǎn)與路徑洗白。此類操作往往呈現(xiàn)出交易快、鏈路深、隱蔽強的特點，且涉及的地址與行為頻繁變動，極難通過傳統(tǒng)方式進(jìn)行精準(zhǔn)識別。

為應(yīng)對此類攻擊，圖平臺以多維視角構(gòu)建高關(guān)聯(lián)度的行為圖譜。具體而言，可將手機號、IP 地址、登錄設(shè)備、錢包地址、提幣地址、身份信息等實體建模為圖中的節(jié)點，并通過“登錄使用”、“綁定關(guān)系”、“控制地址”、“提現(xiàn)流向”等語義關(guān)系作為邊進(jìn)行連接。同時，鏈上交易行為鏈以及與之對應(yīng)的行為時間特征也會被納入圖中，形成完整的“用戶—設(shè)備—地址—行為—時間”的交互網(wǎng)絡(luò)。

在風(fēng)險識別過程中，可以通過圖規(guī)則、圖指標(biāo)等方式自動識別出具有盜號特征的交易路徑，如短時間內(nèi)同一 IP 登錄多個鏈上地址、授權(quán)即轉(zhuǎn)賬、連續(xù)跳轉(zhuǎn)至異常地址等，從整體結(jié)構(gòu)中識別出隱藏的風(fēng)險流轉(zhuǎn)鏈條。例如，若某錢包在短時間內(nèi)完成授權(quán)、轉(zhuǎn)賬、跳轉(zhuǎn)多個地址并最終流入某一高頻提幣地址，同時其行為時間特征呈現(xiàn)出不合常理的連續(xù)操作節(jié)奏（如凌晨短時間內(nèi)連續(xù)操作多個賬號），則可作為潛在風(fēng)險線索。此外，圖計算中的路徑搜索、影響力評估、子圖聚類等算法，可以幫助識別隱藏在交易網(wǎng)絡(luò)背后的操控者。

借助圖平臺的多維度關(guān)聯(lián)分析與實時分析的能力，可以實現(xiàn)對潛在盜號事件實現(xiàn)從數(shù)據(jù)層、行為層到關(guān)系層的全景還原，并提升對攻擊團(tuán)伙操控鏈條的識別深度。這種基于圖的建模方法，不僅提升了盜號交易風(fēng)險的定位效率，也強化了對群體性風(fēng)險和協(xié)同攻擊行為的防御能力。

支撐 Web 風(fēng)控的圖數(shù)據(jù)庫核心能力解析

在 Web3 各類場景中，圖數(shù)據(jù)庫承載著復(fù)雜關(guān)系建模、實時路徑分析與大規(guī)模風(fēng)險識別等關(guān)鍵任務(wù)。要滿足這些要求，所選圖數(shù)據(jù)庫必須具備以下核心能力。

橫向擴(kuò)展能力

需支持千億級節(jié)點與邊的分布式存儲與查詢能力，確保在面對海量地址、設(shè)備與交易行為數(shù)據(jù)時仍能穩(wěn)定運行，支持鏈上、鏈下數(shù)據(jù)的統(tǒng)一圖建模。

混合負(fù)載支持

在 Web3 的場景中，既需要支撐離線批量圖譜構(gòu)建（如夜間全量數(shù)據(jù)處理），也需要提供面向?qū)崟r風(fēng)控的秒級路徑查詢與告警能力（如實時交易監(jiān)測）。

圖計算引擎優(yōu)化

在各類場景的應(yīng)用中，常依賴于路徑搜索、社區(qū)發(fā)現(xiàn)、中心性計算等復(fù)雜圖算法，數(shù)據(jù)庫需內(nèi)置高性能圖計算引擎，并能支持用戶自定義算法邏輯。

多源數(shù)據(jù)融合能力

Web3 場景中的數(shù)據(jù)通常來自鏈上行為、注冊信息、設(shè)備軌跡、外部信息等多個系統(tǒng)，圖數(shù)據(jù)庫應(yīng)具備靈活的數(shù)據(jù)導(dǎo)入與模型統(tǒng)一能力。

實時更新與規(guī)則聯(lián)動機制

面對高頻交易與快速攻擊的現(xiàn)實需求，需支持圖譜的增量更新與風(fēng)險規(guī)則的聯(lián)動觸發(fā)機制。