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

在此背景下，圖數據庫憑借其對復雜關系網絡的天然建模能力，正在成為新一代 Web3 風控體系的核心技術支撐。本文將以兩個典型風控場景——批量注冊風控與鏈上交易風控為例，深入解析圖數據庫如何通過構建高關聯圖譜、執行結構化分析與圖算法挖掘，實現對女巫攻擊、羊毛黨套利、資金閉環洗錢等高危行為的精準識別與實時風控，幫助業務方從“事后補救”邁向“事前風控”。

典型場景：從數據到風控決策的鏈路設計

場景一：批量注冊風控分析

在 Web3 生態中，批量注冊賬號是一類高頻且隱蔽的風險行為，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伙操作，具有注冊行為集中、身份信息偽造、設備資源復用等典型特征。

為有效識別此類風險，圖平臺提供了一種結構化的建模思路：將每一個用戶注冊過程中使用的 IP 地址建模為核心節點，并與所有注冊賬號建立“使用-IP”關系邊，從而構建“IP-用戶”子圖。通過計算某一 IP 所關聯的用戶數、注冊時間分布等指標，可以快速識別出“異常活躍”的高風險 IP 節點。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 節點關聯幾十個、甚至上百個注冊用戶，便可作為觸發風控策略的重要線索。

圖平臺還能將注冊用戶的關鍵屬性與歷史黑名單數據進行圖上的融合，挖掘潛在的關聯關系。如果發現某注冊用戶與黑名單中的用戶之間在圖中存在“設備共用”、“聯系方式復用”或“鏈上地址交集”等連接路徑，即可判斷其具備較高風險概率，從而觸發拒絕注冊、風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確性，還實現了從“單點異常”到“結構化群體風險”的躍遷，使風控系統具備對團伙型、跨鏈型注冊攻擊的識別能力，顯著增強平臺的安全防護能力。

此外還可以利用圖計算，從單點策略到群體策略的風控，更加立體全面的智能化風控。例如，通過社區算法，可以自動劃分出圖結構中高度關聯的賬號群組，可以通過社區的濃度來判斷單點是否存在風險的可能性；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”，以發現那些雖不直接異常、卻頻繁作為節點橋梁出現的中控賬號。通過這些圖計算能力，可以實現不再依賴于單一字段或靜態規則，而是能夠動態挖掘數據背后群體結構和行為模式，從而實現對成規模注冊攻擊的早期預警、自動識別與集中打擊，全面提升平臺的防護能力和響應效率。

場景二：交易風控場景分析

在 Web3 環境中，黑產盜號交易是一類復雜且高危的風險行為，攻擊者通常通過釣魚網站、惡意鏈接、假冒錢包插件等手段獲取用戶權限，并在極短時間內完成資產盜轉與路徑洗白。此類操作往往呈現出交易快、鏈路深、隱蔽強的特點，且涉及的地址與行為頻繁變動，極難通過傳統方式進行精準識別。

為應對此類攻擊，圖平臺以多維視角構建高關聯度的行為圖譜。具體而言，可將手機號、IP 地址、登錄設備、錢包地址、提幣地址、身份信息等實體建模為圖中的節點，并通過“登錄使用”、“綁定關系”、“控制地址”、“提現流向”等語義關系作為邊進行連接。同時，鏈上交易行為鏈以及與之對應的行為時間特征也會被納入圖中，形成完整的“用戶—設備—地址—行為—時間”的交互網絡。

在風險識別過程中，可以通過圖規則、圖指標等方式自動識別出具有盜號特征的交易路徑，如短時間內同一 IP 登錄多個鏈上地址、授權即轉賬、連續跳轉至異常地址等，從整體結構中識別出隱藏的風險流轉鏈條。例如，若某錢包在短時間內完成授權、轉賬、跳轉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出不合常理的連續操作節奏（如凌晨短時間內連續操作多個賬號），則可作為潛在風險線索。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絡背后的操控者。

?借助圖平臺的多維度關聯分析與實時分析的能力，可以實現對潛在盜號事件實現從數據層、行為層到關系層的全景還原，并提升對攻擊團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險的定位效率，也強化了對群體性風險和協同攻擊行為的防御能力。

支撐 Web 風控的圖數據庫核心能力解析

在 Web3 各類場景中，圖數據庫承載著復雜關系建模、實時路徑分析與大規模風險識別等關鍵任務。要滿足這些要求，所選圖數據庫必須具備以下核心能力。

橫向擴展能力

需支持千億級節點與邊的分布式存儲與查詢能力，確保在面對海量地址、設備與交易行為數據時仍能穩定運行，支持鏈上、鏈下數據的統一圖建模。

混合負載支持

在 Web3 的場景中，既需要支撐離線批量圖譜構建（如夜間全量數據處理），也需要提供面向實時風控的秒級路徑查詢與告警能力（如實時交易監測）。

圖計算引擎優化

在各類場景的應用中，常依賴于路徑搜索、社區發現、中心性計算等復雜圖算法，數據庫需內置高性能圖計算引擎，并能支持用戶自定義算法邏輯。

多源數據融合能力

Web3 場景中的數據通常來自鏈上行為、注冊信息、設備軌跡、外部信息等多個系統，圖數據庫應具備靈活的數據導入與模型統一能力。

實時更新與規則聯動機制

面對高頻交易與快速攻擊的現實需求，需支持圖譜的增量更新與風險規則的聯動觸發機制。

悅數圖數據庫基于原生分布式架構，支持千億級節點與萬億級邊的超大規模圖譜管理，具備毫秒級查詢、混合負載處理、高效圖計算、多源數據融合以及實時圖更新能力，全面滿足 Web3 場景下復雜關系建模、群體風險識別與實時風控響應的核心需求。平臺深度融合圖計算與風控策略引擎，可靈活對接鏈上鏈下數據源，實現從數據關聯構建到風險攔截的端到端閉環處理，已在多個頭部區塊鏈平臺和數字資產交易所中成功落地應用。

面對 Web3 日益隱蔽和協同化的攻擊手段，悅數圖數據庫憑借“以圖為眼、以算為腦”的風控新范式，正在幫助業務方從單點防御轉向結構識別，實現對女巫攻擊、羊毛黨套利、資金閉環洗錢等高危行為的精準打擊。如果您正在尋找一個能扛得住大規模、撐得起高并發、看得清風險鏈路的圖數據庫，可以通過以下方式聯系我們。