图数据库如何构筑 Web3 风控防线 | 聚焦批量注册与链上盗转-编程知识

本文为悦数图数据库 Web3 场景风控系列文章的下篇，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。

导语

随着 Web3 生态的不断演进，链上风险呈现出团伙化、隐蔽化和动态化的趋势，传统的单点风控手段已难以应对复杂多变的攻击模式。尤其在批量注册薅羊毛与链上交易盗转洗钱等高频风险场景中，攻击者往往通过伪造身份、跨链操作、多层嵌套转账等方式规避检测，使得风控系统面临识别难、追踪难、防御难的三重挑战。

在此背景下，图数据库凭借其对复杂关系网络的天然建模能力，正在成为新一代 Web3 风控体系的核心技术支撑。本文将以两个典型风控场景——批量注册风控与链上交易风控为例，深入解析图数据库如何通过构建高关联图谱、执行结构化分析与图算法挖掘，实现对女巫攻击、羊毛党套利、资金闭环洗钱等高危行为的精准识别与实时风控，帮助业务方从“事后补救”迈向“事前风控”。

典型场景从数据到风控决策的链路设计

场景一：批量注册风控分析

在 Web3 生态中，批量注册账号是一类高频且隐蔽的风险行为，常被用于薅羊毛、刷空投、洗钱等目的。此类行为往往由组织化的团伙操作，具有注册行为集中、身份信息伪造、设备资源复用等典型特征。

为有效识别此类风险，图平台提供了一种结构化的建模思路：将每一个用户注册过程中使用的 IP 地址建模为核心节点，并与所有注册账号建立“使用-IP”关系边，从而构建“IP-用户”子图。通过计算某一 IP 所关联的用户数、注册时间分布等指标，可以快速识别出“异常活跃”的高风险 IP 节点。例如，一个正常用户的注册 IP 平均连接 1~3 个账号，而某个 IP 节点关联几十个、甚至上百个注册用户，便可作为触发风控策略的重要线索。

图平台还能将注册用户的关键属性与历史黑名单数据进行图上的融合，挖掘潜在的关联关系。如果发现某注册用户与黑名单中的用户之间在图中存在“设备共用”、“联系方式复用”或“链上地址交集”等连接路径，即可判断其具备较高风险概率，从而触发拒绝注册、风控审核或链上行为限制等操作。

该图建模方法不仅提升了批量注册识别的准确性，还实现了从“单点异常”到“结构化群体风险”的跃迁，使风控系统具备对团伙型、跨链型注册攻击的识别能力，显著增强平台的安全防护能力。

此外还可以利用图计算，从单点策略到群体策略的风控，更加立体全面的智能化风控。例如，通过社区算法，可以自动划分出图结构中高度关联的账号群组，可以通过社区的浓度来判断单点是否存在风险的可能性；还可利用PageRank 算法，评估某些注册账号在整个图中的“影响力”或“中介性”，以发现那些虽不直接异常、却频繁作为节点桥梁出现的中控账号。通过这些图计算能力，可以实现不再依赖于单一字段或静态规则，而是能够动态挖掘数据背后群体结构和行为模式，从而实现对成规模注册攻击的早期预警、自动识别与集中打击，全面提升平台的防护能力和响应效率。

场景二：交易风控场景分析

在 Web3 环境中，黑产盗号交易是一类复杂且高危的风险行为，攻击者通常通过钓鱼网站、恶意链接、假冒钱包插件等手段获取用户权限，并在极短时间内完成资产盗转与路径洗白。此类操作往往呈现出交易快、链路深、隐蔽强的特点，且涉及的地址与行为频繁变动，极难通过传统方式进行精准识别。

为应对此类攻击，图平台以多维视角构建高关联度的行为图谱。具体而言，可将手机号、IP 地址、登录设备、钱包地址、提币地址、身份信息等实体建模为图中的节点，并通过“登录使用”、“绑定关系”、“控制地址”、“提现流向”等语义关系作为边进行连接。同时，链上交易行为链以及与之对应的行为时间特征也会被纳入图中，形成完整的“用户—设备—地址—行为—时间”的交互网络。

在风险识别过程中，可以通过图规则、图指标等方式自动识别出具有盗号特征的交易路径，如短时间内同一 IP 登录多个链上地址、授权即转账、连续跳转至异常地址等，从整体结构中识别出隐藏的风险流转链条。例如，若某钱包在短时间内完成授权、转账、跳转多个地址并最终流入某一高频提币地址，同时其行为时间特征呈现出不合常理的连续操作节奏（如凌晨短时间内连续操作多个账号），则可作为潜在风险线索。此外，图计算中的路径搜索、影响力评估、子图聚类等算法，可以帮助识别隐藏在交易网络背后的操控者。