本文为悦数图数据库 Web3 场景风控系列文章的上篇，从 Web3 交易场景的独特性出发，深入剖析了传统风控方案在匿名性、协同攻击识别、实时性和路径追踪等方面的局限性，并系统阐述了图数据库在解决这些问题上的技术优势。通过图建模、路径追踪、结构识别与图算法的结合，图数据库为构建高效、智能、实时的 Web3 风控体系提供了坚实基础。
导语
随着 Web3 生态的快速发展，链上交易展现出去中心化、匿名性强和交互路径复杂等特点。在这一新型金融体系中，链上地址是用户的主要身份标识，无需实名注册即可参与交易，这给身份识别与风险追踪带来了巨大挑战。尤其是在隐私增强协议和隐私币广泛使用的背景下，交易路径被进一步混淆，传统监管和审计手段难以穿透。与此同时，风险模式也日趋隐蔽和协同。例如，黑产团伙通过批量注册虚假地址滥用空投机制，洗钱行为则借助多层嵌套转账隐藏资金流向。面对这些动态演化的风险，基于传统的规则引擎、统计分析和关系型数据库的风控方案已显不足，存在建模能力弱、响应延迟高、无法满足实时需求等问题。
图数据库凭借其对复杂关系网络的天然支持，成为应对 Web3 风控挑战的重要技术路径。它能高效表达链上地址间的多跳关联，构建完整的资金链路，并支持快速查询、异常结构识别与图算法分析，实现对链上风险的精准识别与实时风控。本文将从 Web3 交易风控的核心挑战出发，剖析传统风控方案的局限性，并深入解析图数据库在应对匿名性、群体攻击、复杂路径追踪等方面的独特价值。
传统风控方案在Web3 场景下的适应性挑战
在 Web3 这种新型金融场景中，传统风控手段正面临越来越多的适应性挑战，主要体现在以下几个方面：
规则引擎的缺陷
传统风控往往是依赖大量预设的静态规则，比如“同一个地址连续转账超过多少次就触发告警”或“单笔交易金额超过设定阈值就被识别为高风险”。这类规则在面对已知、稳定的风险模式时尚可应付，但在链上交易中，攻击者的策略非常灵活，常常通过多层嵌套转账、伪装路径、时间错位等方式来绕过这些规则。例如，一个洗钱过程可能会将大额资金分成若干小额、由多个地址接力转移，最终混淆来源。由于规则本身缺乏上下文理解能力，面对这种复杂、动态的攻击路径往往无能为力。
统计分析的局限性
在传统的风控中，常用一些单点指标进行用户风险评估，比如某个地址的活跃度、交易频次、平均金额等。但这些都是孤立数据，只能看到某个地址“自己”的表现，却无法发现它与其他地址之间是否存在某种隐蔽联系。而在链上交易的场景中，很多风险行为都是“协同发生”的，例如女巫攻击或刷空投时，一个人会控制几十个甚至上百个地址进行同样的操作，这些地址单看数据都很正常，但合在一起就构成了高风险“地址簇”。传统的单点分析方法，根本无法识别这种“群体作案”的行为逻辑。
传统架构面临性能与实时性的双重挑战
传统风控往往是依赖大量预设的静态规则，比如“同一个地址连续转账超过多少次就触发告警”或“单笔交易金额超过设定阈值就被识别为高风险”。这类规则在面对已知、稳定的风险模式时尚可应付，但在链上交易中，攻击者的策略非常灵活，常常通过多层嵌套转账、伪装路径、时间错位等方式来绕过这些规则。例如，一个洗钱过程可能会将大额资金分成若干小额、由多个地址接力转移，最终混淆来源。由于规则本身缺乏上下文理解能力，面对这种复杂、动态的攻击路径往往无能为力。
图数据库的独特技术价值原生适配 Web3 交易网络
Web3 交易网络本质上是一个复杂的关系网络，包含大量的地址、交易、智能合约和协议交互。与传统的行列式关系数据库不同，图模型天生适合表达这种多维、动态、多跳的关联结构。比如，一个地址和多个地址之间有转账行为，传统数据库需要多个表+关联字段+复杂的 Join 操作才能描述清楚，而图数据库中只需将地址作为节点，转账、交易作为边，天然就能构建出一张语义清晰、结构完整的链上交互图谱，大大降低了建模难度和查询复杂度。
首先，图建模可以融合多个数据源，包括交易所内部的数据以及链上的公开数据。通过离线和实时的方式，将这些数据统一构建到一张图中，提升所内与所外数据之间的关联程度，从而丰富整个资金交易网络的信息结构。这为后续的业务场景提供了坚实的数据基础，便于挖掘潜在的关系网络
如下图所示不仅涵盖交易所内部的数据，也包括了链上的广泛信息，形成了一个全面的关系网络。其中还引入了用户之间的一些线下行为，比如用户之间的 P2P 交易，推荐关系等社交行为，也会被抽象成图中的“边”，进一步丰富了图谱的语义维度。通过完成图建模的过程，我们就能够快速识别用户的关键信息，了解某个用户与其他用户的潜在关联，同时也能追踪某一笔链上交易具体对应到哪位用户，以及该地址在整个交易网络中所处的位置。通过图平台的能力，可以将所有数据串联在一起，形成一个完整的关联视图，为后续分析提供更全面的支持。
围绕 Web3 风控的核心需求，图技术提供了一系列核心能力。比如，在链上资金链路追踪的场景中，当我们要从某个高风险地址出发，向外“扩散式”追查 10 层以内的转账路径，图数据库可以通过遍历邻接边快速找到所有下游地址，而不需要频繁地进行跨表 Join 查询，这种方式不仅快，而且计算资源开销小。在面对“某地址与高风险地址之间是否存在 3 跳以内关系”这种问题时，性能表现远优于传统数据库。在百亿级节点和边的图谱中，执行一次 3 跳路径分析只需毫秒级响应，极大地提升了实时风控的精度与速度，非常适合用于实时响应类的风控策略执行。
其次，Web3 世界中很多风险行为具有明确的结构特征，比如共源聚合（多个注册用户连接同一 IP 地址）、环形交易（资金回流）、星型聚合（多个地址向同一地址集中转账）。这些可以通过子图模式匹配技术精准识别——即在整张交易图谱中，寻找与某些“风险结构模板”相匹配的局部图结构。通过这种方式，系统能够高效发现潜藏在庞大交易数据中的可疑行为，起到“结构识别+模式发现”的风控效果。同时可以与风控决策平台结合，实现实时查询，动态关联分析，图数据库可以实时更新图谱结构，一旦发现异常交易或者与已存在的黑名单节点有关联，可以第一时间出发风险预警，比传统“等数据落库再分析”的方式更及时有效。
此外，还可以利用图数据库内置的一系列图算法进行识别隐藏在庞大交易网络中的可疑行为模式。比如面对团伙欺诈等群体型风险，图计算中的社区发现算法提供了强有力的识别手段。像 Louvain 算法这样的社区划分方法，能够根据地址之间的交易频次、路径强度，将高度相关的一组地址自动识别为一个潜在的集群。这些集群往往就是某个攻击者控制的“羊毛军团”或“刷空投水军”，从而帮助风控系统发现那些“单看不异常，群起显风险”的潜在威胁。另外，连通分量算法可以帮助我们识别出网络中相互连接但与其他部分“断开”的子图区域。常被用在识别孤立风险团伙、识别独立异常交易圈层等。比如某个地址群体之间频繁互动，但与外部世界几乎没有联系，这种“自成一派”的结构，往往就是被脚本控制的自动化地址集群。
图数据库 vs 传统数据库：技术特性对比
在下一篇文章中，我们将聚焦典型应用场景 ，如批量注册风控 与链上交易风控 ，通过具体案例展示图数据库如何在实战中识别女巫攻击、羊毛党团伙、资金闭环洗钱等高危行为，帮助业务方构建更具前瞻性的防御机制。敬请关注！