多层拓扑感知图对比学习框架MTGCL在以太坊交易网络欺诈检测中的创新应用

本研究针对区块链交易网络的去中心化和匿名性带来的欺诈检测难题，提出了一种创新的多层拓扑感知图对比学习框架（MTGCL）。通过整合持久同调（Persistent Homology）捕捉高阶结构特征，结合自适应图增强和自监督对比学习，显著提升了以太坊网络中的欺诈检测准确率。实验证明MTGCL在分类精度和计算效率上均优于现有方法，为金融机构和监管机构提供了有效的反洗钱（AML）合规工具。

　　

在数字货币蓬勃发展的今天，以太坊作为支持智能合约和去中心化应用（dApps）的领先平台，已成为金融创新的重要载体。然而，其匿名性和不可逆性也使其成为网络犯罪的温床——2021至2022年间，仅加密货币诈骗就造成超过10亿美元损失。传统金融系统的集中式风控手段在区块链场景下失效，而现有检测方法往往忽视交易网络的拓扑特征，导致对新型欺诈模式识别不足。

为突破这一瓶颈，Yuzhou Chen等学者在《Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society》发表研究，提出革命性的多层拓扑感知图对比学习框架（Multilayer Topology-Aware Graph Contrastive Learning, MTGCL）。该研究通过三大技术创新：动态图增强生成自适应视图、持久同调提取拓扑特征、跨层级对比学习机制，实现了对欺诈交易的多尺度建模。

关键技术方面，研究团队采用：1）基于多头自注意力机制的动态图增强，生成L个自适应邻接矩阵{A}₁^L；2）通过q-跳子图和Vietoris-Rips复形计算持久图（Persistence Diagram）；3）构建节点级和拓扑级双重对比损失函数，利用图Transformer编码特征。

研究结果部分揭示重要发现：

1. 1.

   性能验证：在2018年1月至2019年1月的以太坊交易数据中，MTGCL平均准确率达96.43%（±0.90%），较基线模型DGI提升3.76%。特别在12月数据中，其84.88%的准确率显著优于GRACE的77.21%。

2. 2.

   拓扑优势：通过持久同调提取的拓扑特征，使模型对1-hop邻域内非对称交易模式（如0-1型钓鱼交易）的识别灵敏度提升21%。

3. 3.

   鲁棒性：添加N(0,2)高斯噪声后，MTGCL在12月数据中的性能衰减仅1.41%，远低于对比模型的7.51%。

讨论部分强调，该研究的核心突破在于将拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA）与图神经网络（GNN）深度融合，首次实现了交易网络的几何特征与图结构的协同建模。这不仅为识别Ponzi骗局、拉高出货（Pump-and-Dump）等复杂欺诈模式提供了新范式，其模块化设计还可扩展至比特币等其他区块链网络。作者指出，未来通过引入时间感知模块（Temporal-aware Module），可进一步捕捉欺诈行为的动态演化特征。

这项研究为构建更安全的去中心化金融生态提供了关键技术支撑，其提出的跨层级对比学习机制，也为复杂网络分析领域开辟了新方向。监管机构可基于此开发实时监测系统，而交易所则能借此优化风险控制算法，共同维护区块链经济的健康发展。