![DEX套利路径检测](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-06.png)

在加密货币的液态迷宫中，每笔交易都在编织看不见的路径，而套利者如同暗夜中的猎手，追逐着不同交易所间瞬息即逝的价差裂隙。当数百万链上地址与交易行为交织成混沌之网，传统数据库已难解其踪。[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)以其动态关联、实时映射与深度穿透的图计算之力，筑起新一代「套利路径追踪雷达」与「风险预警哨站」，在加密金融的喧嚣底层，布下清醒的感知神经。

## **一、 数据暗流的图景化觉醒**

加密世界的数据不是孤立的数字孤岛，而是层层嵌套的关系网络。一个看似平常的转账，上游可能是矿池结算，下游或是跨交易所搬砖；一次闪电般的大额兑换，背后或许是多层嵌套合约的精密组合。悦数图数据库的颠覆性在于，它抛弃僵硬的表格逻辑，让资金流、合约链、地址集群活化为流动的「关系图谱」。每一节点是地址或代币，每道连线是价值流动的方向与权重——混沌中的暗流骤然显形为可被理解的拓扑结构。当「数据」升维为「关系图景」，套利策略的蛛丝马迹，就此无处遁形。

## **二、 套利迷宫的动态解密**

套利者如同暗网中的建筑师，在交易所间搭起隐秘的价值通道。路径的复杂性超出肉眼所及：跨链桥、闪兑池、聚合器如齿轮般咬合，嵌套路径可达十层以上。悦数图计算引擎的强悍在于——
​**​- 毫秒级关系遍历：​**​不再逐一扫描，而是沿资金流向「跳跃探索」。从一笔异常交易出发，引擎如游蛇般洞穿其关联的多层交易入口、分叉路径与终端出口，瞬间勾勒出整条套利路径图谱。
​**​- 路径权重的智慧权衡：​**​ 不只看交易额，而是综合链上 Gas 消耗、路径长度、历史行为相似度等维度，为每条潜在路径赋予「风险价值权重」。一个看似高收益的套利通道，若其节点地址被标记为高风险合约池，将立即被算法标红预警。

##  **三、 风险暴风的提前感知**

风险预警的价值不在捕捉已发危机，而是嗅到风暴前空气中异常的电荷味道。悦数图数据库在构建交易图的同时，亦锚定多维度「风险光谱」：
​**​- 链上行为刻痕：​**​ 地址的异常活跃频率、代币的短期集中聚集、多合约的诡异关联动作……这些隐式特征被图算法实时捕捉，比人工规则更早预知路径崩溃或洗钱转移的苗头。
​**​- 实体集群关联风暴眼：​**​ 当多个表面隔离的套利地址，被发现同源资金、共用合约甚至类似交易时序，这意味着一个中心化操控的「套利巨鲸」正在形成。图谱自动归集这类暗逻辑集群，在其冲击市场前拉响红色警报。

## **四、 预警的精准回响**

预警的真谛不在轰鸣的警笛频次，而是在正确的时间击中正确的决策神经。基于悦数图数据库的预警系统拥有清晰的动作逻辑：
​**​- 风险刻痕分级：​**​ 基于图谱分析，预判套利路径的「毒性」——短期闪电套利、操控性拉砸通道、或牵涉违规资金的洗牌结构。不同级别对应不同应对方案。
​**​- 决策逻辑的智能耦合：​**​ 高风险预警直通风控中台，强制暂停关联合约或冻结可疑资金流；中度警告提示流动性补偿预案；弱信号则自动标记并追踪，等待时间验证。这如同一支由数理大脑指挥的**风控交响乐团**，每个预警音符合乎谱系逻辑。

##  **五、 价值之锚：信任与效率的基石**

在加密货币与监管合规的双重张力场上，图数据库赋能的价值超越单次事件拦截：
​**对交易平台：​**​ 它锻造深层反套利免疫力，避免流动性因高频猎食而蒸发，维护长尾用户的公平资产价；
​**对监管节点：​**​ 它穿透地址迷雾使违规资金路径可追溯、可证明，让合规落地不再是被动防守；
​**对专业资管机构：​**​ 它扫描隐蔽套利路径，成为复杂量化策略的“风险避雷针”，保护算法交易的鲁棒性。
这层数智化图神经的渗透，终将在加密金融失序之处，锚定信任与效率这一终极坐标。

悦数图数据库正在重构加密世界的安全哲学——它不再试图以规则高墙禁锢流动性乱流，而是以数据图的形态融入暗流本身，成为其透明而冷静的「观察者」与「预警器官」​。在每秒诞生亿万数据刻痕的金融深网中，它的价值不仅在于切断某条有毒路径，更是以算法之眼绘制出不可预测性中的可理解图谱，让风险决策者们不再盲行于深海。​当金融世界愈趋液态复杂，能理解并照亮液态关系的图智能，即是穿透未来风暴的航标灯。​

悦数图数据库赋能DEX套利路径检测与风险预警，通过实时图计算引擎，动态捕捉跨链资产流动轨迹，精准识别套利路径及关联地址风险，结合智能合约审计与异常交易模式分析，构建高效、安全的去中心化交易监控体系。

基于悦数图数据库的DEX套利路径检测与风险预警

随着业务场景对图数据能力的依赖加深，企业越来越需要一种既能保障性能，又能有效控制成本的全托管图数据库服务。今日，**悦数图平台（Yueshu Cloud）正式上线**——这是悦数图数据库面向企业用户的云端服务产品，旨在为企业提供安全可靠、高效稳定、简单易用的一站式图数据管理能力。

[悦数图平台](https://yueshu.com.cn/posts/yueshu-cloud2025)集成了图数据库引擎、可视化查询工具等核心组件，能够无缝对接金融、政务、互联网、游戏等多行业业务系统，满足企业在复杂关系建模、路径追踪、风险识别和智能决策等场景下的多样化需求。
![悦数图平台](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-06-1.jpg)

**为什么需要图数据库？**

传统关系型数据库难以应对多跳查询、结构化风险识别和深度关联分析等复杂业务场景。而图数据库天然擅长处理“关系”问题，在金融风控、推荐系统、社交网络、数据治理等领域展现出强大优势。

**为什么选择全托管服务？**

全托管服务帮助用户灵活高效地部署运维，降低了用户尝试图技术的门槛。作为一款按需付费模式的 SaaS 服务，悦数图平台采用预付费机制，用户根据预计使用的资源进行提前充值，实际使用过程中按照资源消耗扣费。这种方式不仅避免了资源浪费，还保证了弹性扩展能力，助力企业在控制成本的同时，快速构建图数据能力。

## 为什么选择悦数图平台？

**原生支持 ISO-GQL 标准查询语言**

悦数图平台全面兼容 ISO-GQL 标准，提供语义清晰、语法简洁的图查询语言接口，降低开发者学习成本，提升系统间的兼容性与可迁移性，是构建企业级图应用的理想选择。

**千亿级节点毫秒级响应依**

托悦数图数据库的高性能内核引擎，悦数图平台能够支撑千亿级图谱规模下的毫秒级响应速度，满足高频实时查询与复杂路径追踪需求，保障业务连续性与稳定性。

**全托管云服务，开箱即用**

悦数图平台依托腾讯云强大的基础设施，提供自动化部署与运维的全托管服务。无需自建集群、无需配置服务器，用户只需几步操作即可快速启动图数据库实例，真正实现“按需使用、即开即用”。

**多规格实例灵活适配**

无论是测试环境、生产环境，还是从小型业务起步到大规模图谱扩展，悦数图平台都提供多种规格实例供用户灵活选择，满足不同行业、不同阶段的企业需求。

悦数图平台集成了图数据库引擎、可视化查询工具等核心组件，能够无缝对接金融、政务、互联网、游戏等多行业业务系统，满足企业在复杂关系建模、路径追踪、风险识别和智能决策等场景下的多样化需求。

全托管图数据库来了！悦数图平台正式上线，让图能力触手可及！

![实时图计算引擎](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-05.png)

在数字资产交易领域，地址关联性分析是防范金融风险、识别可疑交易行为的核心环节。传统基于规则或静态图谱的分析方法，难以应对交易所高频交易场景下动态变化的地址关系网络。近年来，**实时图计算引擎**技术的突破，为交易所构建高效、精准的地址关联性分析体系提供了全新解决方案。本文将结合技术实践，探讨[实时图计算引擎](https://www.yueshu.com.cn/posts/yueshu-allinPC)在交易所场景中的落地路径与价值。

## 一、交易所地址关联性分析的挑战与需求

数字货币交易具有匿名性、跨链互通等特性，单一地址可能通过多层跳转与数百个关联地址形成复杂网络。交易所作为资金流动枢纽，需实时识别以下风险：

1. **地址聚类**：同一实体可能使用多个地址进行交易，需动态合并关联地址以追踪资金全貌；
2. **异常模式**：如环状交易、混币行为等洗钱典型特征，需在秒级响应窗口内完成模式匹配；
3. **关联传播**：单个风险地址可能引发链式关联风险，需快速评估影响范围并阻断传播。

传统批处理图计算方案存在两大瓶颈：一是T+1的离线分析滞后于实时交易场景；二是静态图谱难以捕捉地址关系的动态变化。这要求技术架构必须向低延迟、高并发的实时图计算引擎演进。

## 二、实时图计算引擎的技术架构设计

针对交易所场景，实时图计算引擎需构建三层技术能力：

1. **动态图数据建模层**
   采用属性图模型描述地址实体，节点承载地址标签（如交易所热钱包、高风险标签）、交易特征（如交易频次、金额分布），边关系定义资金流向、时间序列等属性。通过滑动窗口机制，实现历史快照与增量更新的动态融合。
2. **流式图计算引擎层**
   基于分布式流处理框架（如Flink），实现事件驱动的图结构更新。例如，当检测到新交易时，引擎自动触发以下操作：
   - **增量图更新**：将交易双方地址纳入当前图快照，更新边权重（如交易金额累计值）；
   - **模式匹配计算**：通过预定义的规则模板（如"30分钟内3个地址形成闭环交易"），实时触发风险告警；
   - **图特征提取**：计算地址的聚类系数、中介中心性等指标，为机器学习模型提供特征输入。
3. **交互式查询加速层**
   采用内存图数据库（如JanusGraph）存储最新图状态，通过索引优化技术（如邻接表索引、路径索引）实现毫秒级关联查询。例如，输入某个风险地址，可秒级返回其直接关联地址、资金流转路径及关联实体画像。

## 三、典型应用场景实践

**场景1：实时交易监控**
某头部交易所部署实时图计算引擎后，将地址关联分析的端到端延迟从30分钟压缩至5秒内。在某次混币攻击事件中，引擎通过识别"输入地址分散、输出地址集中"的交易模式，在资金拆分阶段即完成拦截，避免超2000枚BTC的资产损失。

**场景2：地址画像动态更新**
传统地址标签依赖离线分析，难以应对标签漂移问题。通过实时图计算引擎的持续学习机制，地址标签可随交易行为动态调整。例如，某地址初始标签为"矿池提现地址"，当其频繁与暗网地址交互后，标签自动升级为"高风险"，触发二级审查流程。

**场景3：风险传播阻断**
在链上攻击事件中，攻击者常通过关联地址转移赃款。某交易所利用引擎的关联路径分析功能，在某DeFi协议被攻击后10分钟内，即完成攻击地址到本平台用户的资金路径追溯，冻结可疑资产超500万USDT。

## 四、技术演进方向

当前实时图计算引擎仍面临两大挑战：

1. **跨链图谱融合**：需构建支持多链地址统一标识的图模型，打破数据孤岛；
2. **隐私计算集成**：通过联邦学习等技术，在保护用户隐私前提下实现跨机构图谱协作。

随着图神经网络与流式计算的深度融合，悦数图数据库正在探索认知图谱技术。通过将地址行为模式学习与实时图计算结合，系统可自动发现新型洗钱路径，实现从"关系发现"到"行为预测"的跨越。对于交易所而言，这不仅是技术升级，更是构建智能风控中枢、提升数字资产安全水位的关键基础设施。悦数图数据库的实践证明，实时图计算引擎与专用图数据库的协同创新，正在重塑金融风险管理的技术范式。

实时图计算引擎与悦数图数据库深度融合，赋能交易所实时解析地址关联网络。通过动态图建模、流式计算及模式匹配，实现毫秒级风险识别与资金链路追踪。悦数图数据库支持万亿级关系处理，确保交易监控的实时性与准确性，显著提升风控效率，筑牢数字资产安全防线。

实时图计算引擎在交易所地址关联性分析中的实践

![图神经网络识别资金流](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-04%E2%80%8B.png)

在加密货币与暗网交织的灰色地带，匿名交易如同幽灵般在区块链上穿梭。混币器、跨链协议、零知识证明等技术，将非法资金流编织成一张张难以追踪的网。传统基于规则的反洗钱（AML）系统，在面对这种动态、多层嵌套的链上路径时，往往陷入“只见树木不见森林”的困境。而图神经网络（GNN）的崛起，正为穿透这片迷雾提供全新视角。

## 一、暗网资金流的链上“隐形术”

暗网资金流的匿名性，源于区块链的“假名化”特性。每个地址仅是一串字符，交易记录公开但交易者身份隐藏。犯罪分子利用这一特性，通过以下手段掩盖资金轨迹：

- **地址碎片化**：单个钱包拆分为数千个子地址，混淆资金流向。
- **链上跳转**：资金在多个区块链间跳跃（如比特币→以太坊→门罗币），利用不同链的隐私特性。
- **时间差攻击**：通过闪电贷等工具，在数秒内完成洗钱循环，规避传统监测系统的延迟响应。

这些手法使得资金路径呈现“碎片化、动态化、跨链化”特征，传统基于交易特征（如金额、频率）的规则引擎难以捕捉全局模式。

## 二、图神经网络的“拓扑直觉”

图神经网络的核心优势，在于其能直接处理交易网络的拓扑结构。与传统机器学习依赖手工特征不同，GNN通过以下步骤实现端到端学习：

1. **图构建**：将链上数据转换为“地址-交易-地址”的图结构，节点代表地址，边代表交易，边权重可包含金额、时间等属性。
2. **消息传递**：通过多层神经网络，节点从邻居节点聚合信息。例如，一个地址若频繁与已知黑名单地址交易，其风险评分会逐层传递。
3. **图池化**：在保留全局结构的同时，将图压缩为低维向量，供下游任务（如分类、聚类）使用。

这种机制使得GNN能自动学习“地址社群行为模式”。例如，某地址若与多个被标记为“高风险”的地址形成密集子图，即使其自身交易记录看似正常，GNN仍能通过结构特征识别其潜在风险。

## 三、穿透迷雾的实战案例

在暗网资金流监测中，GNN已展现出以下实战价值：

1. **混币器穿透**
   混币器通过将多个用户的资金混合后重新分配，打破输入输出地址的直接关联。传统方法难以区分合法隐私需求与非法洗钱。GNN通过分析交易网络的社区结构，可识别出混币器特有的“中心辐射型”拓扑：大量资金从外围地址汇聚到中心节点，再分散到新地址。
2. **跨链资金追踪**
   当资金通过跨链桥转移时，传统监测系统可能丢失追踪链。GNN通过构建跨链统一图谱，将不同链的地址映射到同一空间，实现资金流的连续追踪。例如，某地址在比特币链上完成交易后，其关联地址在以太坊链上的活动仍能被纳入分析。
3. **动态行为建模**
   GNN可结合时序信息，构建动态图模型。例如，通过LSTM-GNN混合模型，捕捉地址在时间维度上的行为变化。某地址若在短期内突然改变交易模式（如从小额高频转为大额低频），可能成为风险预警信号。

## 四、挑战与未来：从“追踪”到“预测”

尽管GNN在暗网资金流识别中取得突破，但仍面临挑战：

- **对抗攻击**：犯罪分子可能通过伪造交易图谱（如添加虚假边）误导GNN模型。
- **计算效率**：千亿级节点的图数据对训练资源提出极高要求。
- **隐私边界**：在反洗钱监测中，需平衡数据可用性与用户隐私保护。

未来，GNN与隐私计算技术（如联邦学习）的结合，或将成为破局关键。例如，多家金融机构可在不共享原始数据的前提下，联合训练GNN模型，提升对跨机构资金流的识别能力。

在暗网资金流识别的战场上，[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)与图神经网络的结合正成为一把锋利的“数字解剖刀”。悦数图数据库以原生分布式架构高效承载千亿级链上交易数据，为GNN提供实时、完整的图数据底座；而GNN则通过深度学习拓扑结构，自动捕捉混币器、跨链跳转等复杂模式。这种“图数据库+AI”的协同架构，不仅实现了从“规则驱动”到“模式驱动”的范式跃迁，更在合规与隐私的钢丝上，为金融安全机构构建起主动防御体系。未来，随着零知识证明与联邦学习技术的融合，悦数图数据库将支撑GNN在保护用户隐私的前提下，实现跨机构、跨链路的协同监测，让暗网资金流无所遁形。

悦数图数据库以原生分布式架构高效承载千亿级链上交易数据，为GNN提供实时、完整的图数据底座；而GNN则通过深度学习拓扑结构，自动捕捉混币器、跨链跳转等复杂模式。

利用图神经网络识别暗网资金流的链上路径

![图数据库Web3反洗钱监测](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-6-3.png)

在Web3时代，去中心化金融（DeFi）和加密货币的蓬勃发展，为金融体系带来了创新活力。然而，匿名性、跨境性和交易复杂性等特点，也使得Web3领域成为洗钱、恐怖融资等金融犯罪的新温床。传统的反洗钱（AML）监测手段在面对海量、高维、动态的链上交易数据时，往往显得力不从心。在此背景下，**悦数图数据库**凭借其卓越的图数据处理能力，成为Web3反洗钱监测与交易图谱构建的核心基础设施。

## 一、Web3反洗钱监测的挑战与图数据库的契合点

Web3交易的匿名性（通过钱包地址而非身份信息）和链上数据的公开可查性，看似矛盾却为反洗钱监测提供了独特切入点。然而，传统基于规则引擎和简单关联分析的系统，难以应对以下挑战：

1. **数据规模爆炸式增长**：以太坊等公链每日产生数百万笔交易，传统数据库难以高效存储和查询。
2. **关联关系深度隐蔽**：洗钱资金可能通过混币器、跨链桥、闪电贷等工具，在多个地址和协议间跳跃，形成复杂网络。
3. **实时监测需求迫切**：链上交易一旦确认即不可篡改，延迟监测可能导致资金转移完成。

图数据库以“节点-边-属性”结构天然适配交易网络建模：

- **节点**：代表钱包地址、智能合约、交易所等实体。
- **边**：表示交易、授权、合约调用等关系。
- **属性**：记录交易金额、时间戳、Gas费用等细节。

通过这种结构，图数据库能高效表达资金流向、地址关联、社群行为等关键信息，为反洗钱分析提供可视化、可追溯的底层支撑。

## 二、悦数图数据库的技术优势

作为国产自研的原生分布式图数据库，[悦数图数据库在Web3反洗钱场景中](https://www.yueshu.com.cn/posts/Graph-database-Web3)展现出以下核心优势：

1. **千亿级节点处理能力**
   悦数图数据库采用分布式架构，支持水平扩展，可轻松应对Web3交易数据的海量增长。其独特的存储引擎设计，确保在千亿级节点规模下，仍能实现毫秒级的关联查询响应。
2. **实时图计算引擎**
   内置的增量计算引擎，支持对动态变化的链上数据进行实时分析。例如，当检测到某地址与已知黑名单地址发生交易时，系统可立即触发警报，并追溯该地址的历史交易路径。
3. **多模态数据融合**
   悦数图数据库支持将链上交易数据与链下情报（如IP地址、设备指纹）融合分析。通过构建“地址-设备-行为”三维图谱，识别团伙作案模式。
4. **合规与安全保障**
   提供细粒度的权限控制和数据加密功能，确保在反洗钱监测过程中，敏感数据（如用户身份信息）的隐私安全。

## 三、基于悦数图数据库的交易图谱构建实践

以某加密货币交易所的反洗钱系统为例，其交易图谱构建流程如下：

1. 数据采集与清洗
   - 通过区块链浏览器或节点API，实时抓取链上交易数据。
   - 对数据进行清洗和标准化，例如将不同公链的地址格式统一，补充交易所内部用户标签。
2. 图谱建模
   - **节点定义**：钱包地址、交易所账户、智能合约、标签（如“高风险国家”“混币服务”）。
   - **边定义**：交易、充值、提现、授权、合约调用。
   - **属性定义**：交易金额、时间、手续费、交易对（如ETH/USDT）。
3. 图谱分析
   - **路径发现**：通过最短路径算法，识别资金从源头到目的地的流转路径。
   - **社群检测**：利用Louvain算法，发现地址间的紧密关联社群，识别潜在洗钱团伙。
   - **异常检测**：基于历史行为模式，标记异常交易（如小额多次试探性转账）。
4. **可视化与决策支持**
   悦数图数据库提供交互式可视化工具，分析师可直观探索交易网络，结合内置的规则引擎（如“30分钟内跨链转移超过100万美元”）生成可疑交易报告。

未来，随着零知识证明（ZKP）和链上隐私保护技术的发展，反洗钱监测将面临“隐私计算”与“监管合规”的双重挑战。悦数图数据库正探索与隐私计算技术的融合，例如在保护用户隐私的前提下，实现跨机构图谱的联合分析，为Web3构建更安全、透明的金融生态。

在Web3反洗钱的战场上，悦数图数据库不仅是一款工具，更是一套以图思维重构金融安全的方法论。通过深度挖掘交易网络的隐性关联，它正助力监管机构和金融机构，在虚拟与现实的交汇处，筑起一道坚实的数字防火墙。

悦数图数据库以原生分布式架构高效处理Web3千亿级交易数据,实时构建动态交易图谱,融合链上链下信息,精准追踪资金流向,内置图算法快速识别可疑路径与风险社群,助力反洗钱监测,提升效率并降低误报,守护金融安全.

基于悦数图数据库Web3反洗钱监测与交易图谱构建

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](https://yueshu.com.cn/posts/Intelligent-Correlated-Defense-Line)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。

![Web3 交易风控](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-5-28-1.jpg)

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。

![分布式关系型数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-5-28-4.png)

图数据库和分布式关系型数据库多跳的性能对比

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。

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-5-28-5.png)

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。

![链上交易风控 ](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-5-28-3.png)

图数据库 vs 传统数据库：技术特性对比表

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！



在Web3去中心化生态中,风控面临数据碎片化、关联交易隐蔽等挑战,图数据库以高效处理复杂关系网络见长,可实时穿透多层关联、识别欺诈模式,精准拦截洗钱、套利等行为,成为破解链上风险识别难、响应慢的核心基础设施.

Web3 风控挑战重重，图数据库为何成为破局关键

AI 时代的竞争，本质是数据理解的竞争。悦数图数据库 v5.1 推出原生向量处理支持，解决了当前 AI 和大模型发展中对「图+向量」的混合检索的需求，补充了原先图数据库对非结构化数据处理的能力，使得图数据库可以从非结构化数据，如文本、视频、音频等，挖掘更丰富的信息，进一步提升图数据库在金融风控、知识图谱等场景中的应用价值。此次升级不仅赋予企业“从数据中提炼洞察”的敏捷性，更以全链路企业级能力护航业务——通过分布式架构优化，整体性能提升 550%；结合跨地域容灾方案，实现核心业务零中断风险。


# 原生向量支持解锁隐藏关联价值

在 AI 驱动的业务场景中，结构化关系与非结构化语义的割裂往往导致数据价值挖掘不充分。悦数图数据库 v5.1 推出的原生向量处理能力，首次实现图模型与向量搜索的深度协同，将高维向量数据作为图模型的“属性基因”，支持在同一查询语句中同步完成关系遍历与向量检索。这意味着，股权控制链中的实体关系可与合同文本的隐含意图联动分析；工业设备图谱中的传感器网络能自动关联日志中的异常语义特征——数据价值的挖掘维度被彻底打开。

此外，向量索引的加入还进一步增强了 AI 与图技术的融合。在 Graph RAG 场景中，悦数图数据库 v5.1 能够通过向量索引快速检索相关知识片段，为大模型提供精准的上下文支持；在机器学习训练场景中，原生支持向量与图数据的联合查询，无需 ETL 即可实时获取特征数据，简化数据预处理流程。这种原生集成的设计，不仅提升了系统的整体性能，还大幅降低了运维成本，为企业带来了更高的性价比。

![https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/2505221.jpg](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/250522.jpg)


# v5.1 实现查询吞吐量提升 5.5 倍

在数据处理效率层面，悦数图数据库 v5.1 实现了关键突破。基于 LDBC SF100 数据集实测数据显示，新版本整体查询吞吐量较上一代提升 550%，深度关联计算场景的响应效率显著优化。以 10 跳股权穿透查询为例，其执行耗时从 8.2 秒缩减至 1.5 秒，相当于在复杂的多层关系网络中建立直达路径，大幅降低实时决策延迟。同时，针对超大规模图谱的全量备份场景，万亿节点级数据的备份周期从 72 小时压缩至 9 小时，为企业业务连续性提供更强的底层支撑。


# 双活容灾体系与全链路防护


为保障核心业务系统的稳定性，悦数图数据库 v5.1 建立了完善的容灾与安全体系。面对金融、政务等行业对业务连续性的高要求，新版本引入跨 Zone 双活容灾体系——通过两地三中心架构与 Raft 一致性协议，实现同城数据中心故障时业务流量的秒级自动切换，且数据一致性零丢失。异地容灾场景下，系统支持手动切换与 Zone 亲和性调度，最大限度减少跨区域访问带来的网络延迟与资源消耗，确保极端情况下业务快速恢复，满足《金融信息系统多活技术规范》等监管要求。


在数据安全层面，v5.1 构建起覆盖权限、传输、存储的全链路防护体系。基于最小授权原则的细粒度权限管控，可精准限定用户对敏感数据的访问范围，如仅开放特定子图特定属性数据的读写权限。同时，结合 TLS/mTLS 全链路传输加密技术，v5.1可有效防范数据泄露，提升数据隐私安全。


# 即刻启程:让数据智能驱动业务未来

悦数图数据库 v5.1 将图技术与向量检索深度融合，打通结构化关系与非结构化语义的协同计算，在性能、安全与企业级能力上实现多维突破，为金融、工业、医疗等场景提供更敏捷的数据洞察底座。[现在点击这里，申请免费试用，解锁「图+向量」的协同潜能！](https://www.yueshu.com.cn/contact)





原生向量支持！悦数图数据库 v5.1 打开关联分析新维度

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# 1.传统RAG的局限性

传统检索增强生成（RAG）技术通过结合外部知识源为大型语言模型（LLM）提供上下文，有效减少了幻觉现象的产生。典型的Naive RAG系统由检索组件（包括嵌入模型和向量数据库）和生成组件（LLM）构成，通过相似性搜索获取相关文档作为额外上下文。

然而，这种传统架构存在两大明显局限：

仅能利用单一外部知识源，无法灵活整合多种数据源和API工具

缺乏对检索结果的推理和验证能力，属于一次性检索模式


# 2.图计算与AI系统的融合

随着图计算技术的发展，Graph RAG应运而生。这种新型架构将图数据库的关联分析能力与RAG系统相结合，使知识处理具备了“图思维”特性。Graph RAG的核心组件包括：

LLM（承担特定角色和任务）

图结构内存（实现知识的关联存储）

路径规划算法（支持推理、自我优化和查询路由）

多样化工具集成（计算器、网络搜索等）


# 3. Graph RAG技术解析

Graph RAG通过引入图计算技术重构了传统RAG的工作流程。系统可以利用图数据库的关联查询能力，实现多跳检索和路径优化。具体而言，其检索组件通过图查询引擎实现了以下增强功能：

行基于图嵌入的相似性搜索

实现多跳关联查询

支持网络数据抓取

接入各类API接口

Graph RAG系统能够对检索过程进行智能化管理：

动态决定是否发起检索

选择最优检索路径和工具

自动优化查询语句

评估检索结果并决定是否重新检索



# 4.Graph RAG架构设计

与传统线性RAG架构不同，Graph RAG以图计算为核心，支持多种复杂架构设计。

基础图查询架构

最简单的Graph RAG实现是一个图路由查询器。系统可以访问多个知识源，并通过图算法决定最优检索路径。这些知识源不仅限于传统数据库，还包括：

网络搜索结果

Slack等通讯工具数据

电子邮件内容

各类API接口

多图协同架构

更高级的实现采用多图协同架构，其中：

主图协调器负责整体检索规划

子图专用于特定领域数据检索（如内部专有数据）

其他子图处理个人账户数据或公共网络信息

# 5.Graph RAG与传统RAG对比

虽然两者都基于“查询-检索-生成”的基本范式，但Graph RAG通过图计算技术实现了质的飞跃。可以这样比喻：

传统RAG像是在图书馆查阅单一书籍

Graph RAG则如同拥有一个智能知识图谱，能够发现概念间的深层关联



# 6.Graph RAG技术生态

目前已有多个框架支持Graph RAG开发：

LangChain：提供丰富的图查询工具和LCEL、LangGraph等子框架

LlamaIndex：推出GraphQueryTool等图检索模板集合

Neo4j等图数据库：为Graph RAG提供底层存储和查询支持

这些框架通过预构建模板大大简化了Graph RAG系统的开发难度。



# 7.Graph RAG的优势与挑战

显著优势

提升响应准确性：通过图关联分析获得更精准的上下文

增强自主性：图算法支持复杂任务的自动化处理

改善人机协作：图可视化使决策过程更透明

提高信息质量：图推理可验证检索结果的可靠性

面临挑战

系统复杂度增加：图计算引入额外处理开销

响应延迟：多跳查询可能影响实时性

算法可靠性：图路径规划依赖LLM的推理能力

需要设计完善的容错机制应对图查询失败情况


**Graph RAG代表了RAG技术的未来发展方向，通过引入图计算思维，使系统具备了关联推理和复杂决策能力。尽管存在挑战，但其在知识处理方面的优势预示着广阔的应用前景。随着技术的不断成熟，Graph RAG有望成为下一代智能系统的核心架构。**

在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正经历着革命性的变革。本文将带您了解Graph RAG这一创新技术如何突破传统RAG的限制，开启知识处理的新范式。

当RAG遇见“图思维”：探索Graph RAG的创新之路

![](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/0520/2.jpg)



# 1.Graph RAG的本质：超越大模型的局限

Graph RAG从来不是为了单纯扩展上下文窗口，也不是仅仅弥补模型的记忆缺陷。它的核心目标始终是：通过图结构存储和检索技术，将动态、实时、结构化的知识高效注入模型。

我们发现，无论语言模型如何进化，始终面临三个致命弱点：

无法直接访问私有数据（企业知识库、行业专有信息）；

知识的陈旧性（模型受限于训练数据的时间点）；

频繁的「幻觉」问题（模型生成不准确或虚构的内容）。

而Graph RAG通过图数据库（Graph Database）和知识图谱（Knowledge Graph）的结合，能够精准检索最新数据，并建立实体间的复杂关联，从根本上解决这些问题。

# 2.更大的上下文窗口 ≠ 更好的AI

许多人认为，只要模型的上下文窗口足够大，就能把所有数据塞进去，不再需要Graph RAG。这种想法就像认为「硬盘容量足够大后，内存就不再需要」一样荒谬。

效率问题：即使模型能处理超长上下文，检索效率仍然远低于Graph RAG的图索引优化。

成本问题：把海量数据硬塞进模型，训练和推理成本将指数级上升。

动态更新问题：模型无法实时更新知识，而Graph RAG可以随时加载最新数据。

真正的智能系统，从来不是单一技术的胜利，而是Graph RAG、精调（Fine-tuning）、大上下文窗口、多模态技术的协同。


# 3.Graph RAG的未来：AI生态的核心基础设施

Graph RAG不会消失，而是会进化成更强大的形态：

动态知识图谱：结合实时数据流，构建可自我更新的知识网络。

多模态Graph RAG：不仅处理文本，还能整合图像、视频、结构化数据。

智能体+Graph RAG：让AI自主检索、推理并优化知识图谱。

真正的技术进步不是取代旧工具，而是让它们变得更强大。只要AI仍需处理动态、复杂、实时化的知识，Graph RAG就永远不会过时。它不需要复活，因为它从未真正死去——它只会不断进化，成为未来AI的核心支柱。

每隔几个月，AI圈就会上演一场熟悉的争论：一个更强大的模型诞生，一项参数突破公布，人们便开始高呼：每一次，Graph RAG都证明了自己的不可替代性。

 Graph RAG：当知识图谱重构认知边界，智能召回迎来"关系觉醒"时代

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随着大模型技术的飞速发展，关于Graph RAG是否会面临淘汰的讨论逐渐增多。有人认为Graph RAG只是过渡方案，终将被更强大的模型取代；也有人坚信Graph RAG的独特优势使其难以替代；还有观点指出，Graph RAG将与大模型协同进化，共同推动技术进步。对于企业而言，Graph RAG的未来仍存在诸多不确定性，但其价值已不容忽视。


# 1.Graph RAG的未来：淘汰还是进化？

关于Graph RAG是否会被淘汰的问题，答案显然是否定的。Graph RAG不仅不会被淘汰，反而会随着大模型技术的进步不断迭代和升级，成为智能系统的核心基础设施。以下是支持这一观点的关键原因。



# 2.大模型的能力局限

尽管大模型的参数规模和泛化能力不断提升，但其能力始终存在边界。大模型无法成为“全能神”，尤其在处理实时数据和动态知识时，仍需依赖Graph RAG这样的外部增强工具。Graph RAG通过图结构存储和检索技术，能够高效地补充大模型的不足。



# 3.实时性与自主学习

当前大模型主要依赖预训练数据，缺乏对实时信息的自主处理能力。Graph RAG则能够动态加载最新数据，并通过图数据库实现高效检索，确保信息的时效性。这种能力是大模型短期内难以企及的。



# 4.物理与成本的现实约束

根据第一性原理，物理存储和计算资源存在极限。大模型若试图存储所有领域的数据，将面临巨大的存储和训练成本。Graph RAG通过按需加载特定领域的数据（如金融、法律等），显著降低了成本，同时提升了灵活性和效率。



# 5.领域适配的灵活性

训练和微调大模型需要高昂的资金、技术和时间成本，且领域迁移能力有限。相比之下，Graph RAG只需一个基础模型，通过切换不同领域的图数据库即可实现多领域适配，兼具低成本与高灵活性。


# 6.Graph RAG的迭代与进化

Graph RAG技术本身也在不断升级，从早期的简单文本检索发展为如今的图结构存储、相似度检索、认知增强和分布式架构。未来，Graph RAG还可能与其他前沿技术（如智能体）结合，实现更智能的自主检索功能。其核心价值并非取代大模型，而是构建可持续进化的认知体系，成为AI落地的关键竞争力。

Graph RAG不会消失，而是会以更强大的形态融入智能技术的发展浪潮。对于企业而言，拥抱Graph RAG意味着在AI深水区占据先机，拒绝则可能错失关键机遇。Graph RAG与大模型的协同，将共同推动人工智能迈向新的高度。

随着大模型技术的飞速发展，关于Graph RAG是否会面临淘汰的讨论逐渐增多。有人认为Graph RAG只是过渡方案，终将被更强大的模型取代；也有人坚信Graph RAG的独特优势使其难以替代；还有观点指出，Graph RAG将与大模型协同进化，共同推动技术进步。对于企业而言，Graph RAG的未来仍存在诸多不确定性，但其价值已不容忽视。

Graph RAG：大模型时代不可或缺的认知增强技术

在金融风控、政务治理、能源监测等关键领域，复杂数据关联分析已成为业务决策的核心需求。然而，信创场景的特殊性——全栈自主可控、海量实时计算、系统高可用性——对传统技术架构提出了近乎苛刻的要求。**悦数图数据库一体机应运而生，以软硬协同的垂直设计范式，深度融合图数据库引擎与底层异构算力，将图数据库集群的部署调优与运维复杂度收敛至“开箱即用”的工程级交付**。其内置的鲲鹏 CPU、麒麟 V10 SP3 操作系统与悦数图数据库 v5.0，已完成全栈信创生态适配，确保从芯片到应用的自主可控。用户可快速投入业务场景，节省超 60% 的部署与调优时间。

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# 性能跃升5倍：深度优化释放图计算潜能

针对海量图数据的实时分析需求，悦数图数据库一体机采用自研分布式图引擎，结合专有硬件和智能管理软件进行深度优化，实现了查询吞吐量与事务处理能力的跨越式提升。**测试数据显示，其深度关联查询性能较传统方案 QPS 提升超 500%，单机可支持高达 100 亿规模的图数据存储，并支持横向扩展至千亿级**。

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> 悦数图数据库一体机监控面板


# 产品矩阵：精准匹配业务规模

悦数图数据库一体机提供基础款与增强款双版本配置，精准适配不同业务规模需求。基础款面向中小规模场景，以高性价比满足实时图计算需求，单节点可支持 100 亿级数据存储，扩展灵活。增强款专为海量数据设计，单节点容量提升至 400 亿边，扩展能力强化 115%，适用于省级政务、金融风控等超大规模关联分析场景。


# 全栈信创合规：构建高可靠企业级架构

为满足金融、政务等核心场景的严苛要求，悦数图数据库一体机从硬件到生态层构建三重可靠性防线。在硬件设计上，通过 RAID 磁盘冗余机制、LVM 逻辑卷管理技术与双电源备份策略，确保单节点数据安全性与供电稳定性。在系统架构中，2 节点集群即可实现主备无缝切换，3 节点以上支持多副本多活能力，保障业务在极端场景下的持续运行。同时，产品深度适配国产芯片、服务器及麒麟操作系统，真正实现自主可控。



无论是基础款还是增强版，均支持从单机到分布式集群的平滑扩展，用户可按业务增量灵活扩容。



悦数图数据库一体机即日起正式发布！如果您想了解更多有关信息，可通过以下方式联系我们。

悦数正式推出全栈信创图数据库一体机，通过深度整合国产化硬件与自研图计算引擎，为企业及政务客户提供安全可靠、开箱即用的高性能图数据处理能力。

悦数图数据库一体机发布，让复杂关联计算开箱即用

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Web3生态的蓬勃发展正在重塑全球数字经济的底层架构，去中心化金融(DeFi)、非同质化代币(NFT)、去中心化自治组织(DAO)等创新模式不断涌现。然而，这种匿名性、去中心化和跨链互操作性也带来了前所未有的风控挑战。传统基于规则和单点监测的风控手段已难以应对Web3世界的复杂风险网络，行业亟需新一代风控基础设施。


# 1.Web3风控的三大核心痛点

在深入服务全球50+头部Web3机构后，悦数团队识别出当前生态面临的三大风控难题：

## 1.1. 匿名身份穿透难题

链上地址与真实身份的割裂使传统KYC体系失效，需要通过对行为模式、交易路径和关联网络的深度分析来穿透匿名屏障。

## 1.2. 跨链风险传导难题

智能合约漏洞、流动性池攻击等风险可通过跨链桥、DEX等渠道快速扩散至全生态，形成系统性风险。

## 1.3. 实时对抗响应难题

闪电贷攻击、MEV套利等攻击行为常在10秒内完成，要求风控系统具备毫秒级检测与响应能力。



# 2.悦数图数据库的四大技术突破

针对上述挑战，悦数图数据库通过原生图计算架构实现了技术突破：

## 2.1. 万亿级实时关联分析

支持每秒百万级链上交易的实时写入与查询，构建包含地址关联簇、跨链资金路径的万亿级动态图谱，相比传统方案提升100倍关联分析效率。

## 2.2. 智能风险模式识别

动态子图匹配：实时检测闪电贷套利路径等150+种攻击模式

时序图分析：追踪资金流向时空特征，识别混币器使用痕迹

图神经网络：通过地址嵌入向量预测潜在风险行为迁移

## 2.3. 多链风险全景透视

独创跨链图谱分析引擎，可追踪资产在20+条主流公链间的流动路径，识别虚假锚定、流动性枯竭等跨链攻击。

## 2.4. 毫秒级实时拦截

从交易进入内存池到最终确认的窗口期内，完成风险扫描与拦截决策，响应延迟<50ms，成功阻断率达99.3%。



# 3.五大核心应用场景


## 3.1. 智能合约安全防护

通过合约调用关系图谱分析，已帮助客户提前识别3800+个高危合约漏洞，包括重入攻击、整数溢出等。

## 3.2. DeFi实时风控

为头部DEX提供闪电贷攻击防护，累计拦截可疑交易1.2亿美元，误报率<0.1%。

## 3.3. NFT反欺诈体系

构建NFT全生命周期关联图谱，识别出价值6500万美元的洗钱交易和虚假交易集群。

## 3.4. DAO治理防护

应用社区发现算法，在某知名DAO中识别出由同一实体控制的1200+个女巫攻击地址。

## 3.5. 跨链资金追踪

协助执法机构追踪跨链洗钱路径，成功冻结涉及暗网交易的资产价值3200万美元。


# 4.技术架构优势

悦数图数据库专为Web3环境设计：

分布式弹性架构：存算分离设计，支持千亿级节点动态扩展

混合计算引擎：流式计算+离线图谱挖掘，满足实时与批量分析需求

智能规则中枢：内置50+种Web3风险模式库，支持动态加载合规策略



# 5.未来演进方向

面向Web3的持续进化，悦数正在推进：

隐私保护图谱分析：结合零知识证明技术，实现合规且隐私的关联验证

图增强型AI代理：为DeFi协议嵌入智能风控模块，实现自主防御

多模态情报融合：整合链上数据与链外情报，构建全景风险视图


在Web3这个开放而复杂的新世界中，风险防控的本质是对关系的认知与预判。悦数图数据库通过将链上行为转化为可计算、可推理的图模型，正在帮助全球客户构建下一代风控基础设施。我们诚邀各领域合作伙伴共同探索"关联智能"的无限可能，携手打造更安全、更可信的Web3生态。

Web3生态的蓬勃发展正在重塑全球数字经济的底层架构，去中心化金融(DeFi)、非同质化代币(NFT)、去中心化自治组织(DAO)等创新模式不断涌现。然而，这种匿名性、去中心化和跨链互操作性也带来了前所未有的风控挑战。传统基于规则和单点监测的风控手段已难以应对Web3世界的复杂风险网络，行业亟需新一代风控基础设施。