该系统构建了五层风险监测架构：一、链上数据api接入模块通过etherscan/bscscan拉取交易频次等信号并存入sqlite；二、价格波动阈值告警引擎基于coingecko行情计算12小时滚动标准差，超2.5倍触发红色预警；三、链下舆情扫描器抓取telegram/twitter含风险词内容，tf-idf加权后60分钟超17次提及即显示橙色脉冲；四、多维度风险评分聚合层将链上、价格、舆情分按权重映射至0–100区间，分别采用z-score、反向sigmoid和小时衰减处理；五、前端可视化服务用flask+d3.js渲染svg热力图，风险≥85时环形进度条描边变红。
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一、部署链上数据API接入模块
通过调用主流区块链浏览器提供的公开API，实时拉取地址交易频次、大额转账标记、合约交互异常等原始信号。
1、注册Etherscan和BSCScan开发者密钥，获取每日10万次调用配额。
2、使用Python的requests库构造GET请求，参数中嵌入目标合约地址与时间窗口参数。
3、将返回的JSON响应解析为结构化字典，提取blockNumber、value、to字段存入本地SQLite数据库。
二、配置价格波动阈值告警引擎
基于交易所行情接口构建动态波动率模型，当资产价格在设定周期内突破预设标准差倍数时触发标记。
1、接入CoinGecko实时价格流，每30秒获取BTC/USDT与ETH/USDT最新成交价。
2、计算过去1440个采样点（即12小时）的移动平均及滚动标准差。
3、若当前价格偏离均值超过2.5倍标准差，向仪表盘写入红色预警条目。
三、集成链下舆情关键词扫描器
从Telegram频道、Twitter账号及DeFi社区论坛抓取含特定风险词组的文本内容，经语义加权后生成热度评分。
1、使用RSSHub订阅关键KOL的推文源，过滤含“暂停”、“漏洞”、“审计失败”等12个核心词的推文。
2、对每条匹配文本进行TF-IDF加权，剔除停用词后保留前5个高权重名词。
3、当同一关键词在60分钟内出现超17次高频提及，仪表盘对应资产区块显示橙色脉冲动画。
四、搭建多维度风险评分聚合层
将链上行为分、价格偏离分、舆情热度分按固定权重映射至0–100区间，生成统一风险指数并渲染热力图。
1、链上分采用Z-score标准化处理，映射至40–60基础区间。
2、价格分使用反向Sigmoid函数压缩极端值，确保单日暴涨暴跌不导致指数溢出。
3、舆情分按小时衰减，当前热度权重为1.0，前一小时为0.7，再前一小时为0.49，加总后截断至0–30区间。
五、实现前端可视化渲染服务
利用轻量级Web框架暴露HTTP端点，将聚合后的风险数据以SVG矢量图形式注入HTML模板。
1、启动Flask服务，路由“/dashboard”返回预编译的index.html静态页。
2、页面内嵌JavaScript定时器，每90秒向“/api/risk-data”发起fetch请求获取最新JSON数据。
3、使用D3.js绘制环形进度条表示各资产风险等级，数值≥85时外圈描边色变为#d32f2f。
