促進 Web3 合規，「中科鏈源」提供區塊鏈安全解決方案

在參與者日益增多的前提下，Web3 的基礎設施（如鏈本身、智能合約等）和應用（錢包、NFT 等）卻持續被質疑安全性有待加強。有統計顯示，2022 年，全球 Web3 的六大主要賽道中，公鏈、跨鏈橋、交易所、錢包、DeFi、NFT 均發生多起安全事件。其中，公鏈、跨鏈橋、交易所、錢包、DeFi 安全均損失上億美元。再加上 Web3 的運作機制特殊，導致基于區塊鏈的涉虛擬幣犯罪，如詐騙勒索、傳銷、非法集資、洗錢等事件頻發。于是，保障 Web3 的合規與安全，日益成為全球范圍內的熱點話題。

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在 Web3 安全領域，36 氪此前報道過專注代碼審計、錢包安全的初創企業。近期，36 氪再次接觸到一家區塊鏈安全公司「中科鏈源」——和代碼審計等公司不同，中科鏈源當前的主要業務是和國內執法機構，如公安部門合作，幫助后者打擊利用 Web3 技術涉虛擬幣犯罪等行為。

中科鏈源高管告訴 36 氪，目前公司 TO G 業務 SAFEIS 安士為執法機構提供全流程的數智警務案件服務、數智化平臺共建服務、數智執法工具及人才培養服務。圍繞辦案流程，提供全鏈條全流程數智警務案件服務體系。展開來看，中科鏈源的數智警務案件服務體系按數據挖掘、立案、偵查、收網、司法鑒定、起訴、審判、資產處置、結案的流程，劃分為多個環節。同時，公司還推出數智執法工具— SAFEIS 安士信息作戰系統，囊括資金分析、資金追蹤、地址監控、智能分析、辦案工具箱等功能，讓服務產品化。

按順序拆解，中科鏈源首先會基于情報、交易數據等進行數據挖掘，發現并分析虛擬幣相關的犯罪線索，把線索轉化成潛在的案源。接下來，如果公安機關確定立案，那么中科鏈源可以進一步幫助公安推進偵查、鑒定、資產處置等環節。

可以看出，數據挖掘是中科鏈源整體服務的起點，也是鏈條中最重要的環節之一。公司高管向 36 氪表示，在數據挖掘環節，其會通過大數據挖掘技術 / 工具，對鏈上數據進行收集、整合、清洗、挖掘、關聯、對比，并圍繞資金、IP 地址等進行多維分析，挖掘案源線索。

從實現邏輯上，由于區塊鏈的去中心化特性，基于此的交易數據也完全公開——這一特性的好處是，中科鏈源作為服務商可以獲取到用戶的地址、錢包、合約，以及鏈上的全部歷史行為。但與此同時，龐雜的信息會形成海量數據網，如何從其中識別犯罪行為成為新挑戰。

中科鏈源高管告訴 36 氪，在偵查環節，為了讓海量數據變得可用，公司自主研發的數智執法工具— SAFEIS 安士信息作戰系統會將不可直接使用的數據進行整理，形成可被辦案人員識別的數據。" 這樣做提高了偵查環節的研判效率。在該系統推出前，原始數據可以說看起來是亂碼，不能直接被看懂、使用。" 中科鏈源高管表示，公司可以通過內置解析規則的工具，將原始數據轉化成可被分析處理的 " 語言 "。在效果上，經過處理的原始數據能夠以網狀圖的視覺呈現方式，展示每筆交易的交易方、交易時間、交易方式等信息。

目前中科鏈源已積累了百億規模數據，僅地址標簽數據就達到 10 億條級別。反饋在處理速度上，公司高管介紹，當前中科鏈源處理一個案例的數據挖掘時長在 10-20 分鐘左右。而在沒有這一系統之前，案件線索網絡很難形成。

此外，中科鏈源的 SAFEIS 安士信息作戰系統還能幫助進行梳理、篩選出最有問題的鏈條，呈現給用戶 5～10 個選擇，提升辦案人員的工作效率。談及篩選邏輯，中科鏈源高管表示，公司此前處理案件時積累過不少經驗，這些經驗是各個場景中的篩選基礎。另外，中科鏈源還會通過工具化的手段幫助判斷——公司會借鑒行業專家的業務經驗，將這些經驗作為特征輸入，通過機器學習模型，更高效地挖掘海量數據中的隱含信息，最終訓練成具備判別能力的模型，意在輔助專家更加迅速、精準地進行業務判斷。目前，公司擁有 10 余個模型以支撐不同場景下的需求。

另在收網、司法鑒定、資產處置環節，中科鏈源同樣可以提供配偵（協助搜證等）、證據固定（司法鑒定等）、資產合規劃轉等服務。

整體在業務推進層面，中科鏈源高管介紹，公司成立兩年已服務了 25 個省、120 個市的公安機關。之后，公司還計劃在金融、醫療領域拓展客戶。而且，在 B 端企業之外，中科鏈源當前還在關注個人鏈上安全市場，希望在服務 B 端的同時保障 C 端用戶的鏈上安全。