← 返回对话列表
有什么研究揭露骗子的网站？

下面的回答会聚焦在：有哪些“专门收集、揭露和研究骗子网站/钓鱼网站”的网站或项目，以及它们大致能帮你做什么、怎么用。

## 一、国际上比较典型的“揭露骗子网站/钓鱼网站”项目

### 1. PhishTank（社区驱动的钓鱼网站数据库）

- 性质：全球性的社区反钓鱼平台，任何人都可以提交可疑网站，社区投票确认后形成公开黑名单数据库。[1][2][3][4]
- 主要用途：
  - 查询某个网址是不是被标记为钓鱼（骗子）网站；
  - 下载已确认的钓鱼网址数据集，供安全研究、模型训练使用；
  - 通过浏览器插件（如 PhishTank SiteChecker）在访问网页时实时检测，若命中钓鱼库会弹出警告。[5]
- 特点：
  - 完全围绕“钓鱼/诈骗网站”这一类骗子网站；
  - 数据被大量研究用来训练机器学习、深度学习检测模型（许多论文直接说明“利用 PhishTank 数据库进行训练和评估”）。[1][6]

适合你做的事：

- 想验证某个陌生网址是不是“全球眼中的骗子网站”，可以去 PhishTank 搜一下；
- 做技术/学术研究，要大规模“骗子网站样本”，可用它的数据集。

### 2. OpenPhish（实时钓鱼情报源）

- 性质：专门收集、分析实时钓鱼网站的情报服务，提供数据订阅和API。[6]
- 主要用途：
  - 安全公司/研究人员用它的 feed 做实时阻断、威胁情报分析；
  - 研究“最新骗子网站手法”和攻击趋势。
- 特点：
  - 更偏向专业安全和企业级使用；
  - 被不少“钓鱼检测研究”“威胁情报合集”列为重要数据源之一。[7]

适合你做的事：

- 如果你是做安全、防护或研究，可使用其开放/试用数据源，分析最新骗子网站；
- 普通用户更多是“间接受益”（通过浏览器、安全软件内置的钓鱼黑名单）。

### 3. 各类“钓鱼数据集 / 恶意URL数据集”平台

这些站点本身不是“曝光骗子”的社区，但整理了研究用的骗子网站数据集，能帮助你理解“研究界是如何系统揭露骗子网站的”。

举例：

1. Kaggle：Phishing Dataset for Machine Learning

   - 含 5000 个钓鱼网页、5000 个正常网页，抽取了 48 个特征（URL特征、网页特征等）。[8]
   - 被大量论文用来训练、对比各种检测算法。

2. Frontiers / 其它期刊上的公开数据集

   - 如《Dataset of suspicious phishing URL detection》提出了一个新的大规模标注数据集，专为URL级别的钓鱼检测研究设计。[9]

3. PhishingWebCollector（研究工具）

   - 是一个开源 Python 库，专门用来收集各类钓鱼 feed（如 PhishTank 等），方便研究者构建自己的骗子网站数据集。[9]

适合你做的事：

- 如果你是做科研/工程开发：可以下载这些数据集，学习“研究者如何从特征层面刻画骗子网站”；
- 也可以凭这些数据，自行训练“小型识别模型”，做一个“自动识别骗子网址”的实验项目。

## 二、面向中文用户的“钓鱼/骗子网站监测与分析”资源

虽然中文搜索结果里没有一个名字就叫“揭露骗子网站网”，但有一批持续发布骗子网站榜单和分析报告的机构，本质上也是在系统揭露骗子网站。

### 1. 12321 举报中心 & 运营商/安全厂商联合报告

- 有文章《2026年2月钓鱼网站投诉特征分析与防御机制优化研究》，就是基于12321 网络不良与垃圾信息举报受理中心发布的《2026年2月被投诉钓鱼网站 TOP10》做系统分析。[10]
- 报告里会披露：
  - 当月投诉最多的骗子网站类型（金融仿冒、仿政府机关、电商、招聘等）；
  - TOP10 仿冒对象（如某某银行、某能源公司、某政府网站）；
  - 这些骗子网站的常见套路、技术特征，和相应防御建议。

适合你做的事：

- 想看最新、最常见的骗子网站类型，可以关注运营商/云厂商/安全媒体上对12321月度钓鱼榜单的解读；
- 如果你运营网站或做安全，可以从这些分析中提炼本地化拦截策略。

### 2. 国内云厂商/安全媒体的“网络钓鱼专题研究”

阿里云、腾讯云、安全内参等，会定期发布“网络钓鱼动态简报”“威胁态势报告”“AI 时代钓鱼攻击分析”等文章，其中大量基于真实骗子网站案例进行剖析：

- 《全球网络钓鱼动态简报（2026年1月）》：跟踪近期钓鱼攻击，涉及 NPM 恶意包、云平台域名滥用、二维码钓鱼（Quishing）等。[11]
- 《基于社会工程学的宽带钓鱼诈骗机制分析与防御体系构建》：深度复盘某类宽带诈骗案例；
- 《现代网络钓鱼工具包的反检测机制与动态防御策略研究》：研究骗子工具包如何绕过检测，并提出应对方案。[12]
- 《2025年网络钓鱼威胁态势与防御框架》系列：从趋势、技术演化角度揭露骗子攻击方式。[13]

这些报告的共通点是：

- 选取真实骗子网站/邮件样本；
- 分析其 URL 结构、页面伪装、投放渠道（短信、社交媒体、广告）；
- 指出“传统安全机制为什么被绕过”，并提出改进方向。

适合你做的事：

- 想“系统了解骗子网站在 2025–2026 年的新花样”，可以搜索这些标题或类似报告，获取相当前沿的视角；
- 若你所在单位要做防诈宣传或安全培训材料，可直接引用其中的典型案例与数据。

## 三、学术界是如何“揭露骗子网站”的（研究视角）

你的问题里有“研究”两个字，下面是研究者如何系统识别、分析骗子网站的典型路线，这些论文虽然不是“一个公众网站”，但都是在做“揭露骗子网站的研究”。

### 1. 利用公开骗子网站库 + 机器学习/深度学习

大量论文明确说明：

- 数据源来自 PhishTank、其它公共钓鱼 feed，辅以合法网站样本；
- 然后做各种特征提取和模型设计。

例如：

- 《基于深度学习的钓鱼URL检测技术的研究与应用》：
  - 通过“特征金字塔 + 注意力机制 + BiLSTM”等模型，提取 URL 不同尺度的语义和行为特征，用于识别钓鱼网站。[14]
- 《Phishing URL Detection and Interpretability With Machine Learning》：
  - 分析邮件中嵌入的 URL，用机器学习多数据集交叉验证检测效果。[15]
- 《Evaluation of AI Models for Phishing Detection Using Open Datasets》：
  - 对比决策树、随机森林、SVM 等模型，在公开钓鱼数据集上的表现。[16]

这类研究的意义：

- 给出“哪些特征最能区分骗子网站”的量化结论；
- 揭示“在不同数据集、不同时间下，这些方法是否仍有效”。

### 2. 视觉相似性与页面内容分析

骗子网站往往高度模仿银行、电商等正规站的界面，于是研究者会：

- 把骗子网页与正规网页截图，对比视觉相似度；
- 用 CNN 分析 LOGO、布局、颜色等视觉特征。[17]

这类技术最终往往被整合进：

- 浏览器的安全模块；
- 云安全的“网页信誉评估系统”。

### 3. 生成式 AI 时代的“新骗子网站”研究

近期研究指出：

- 83% 的钓鱼邮件已含 AI 生成内容，点击率显著上升；
- 攻击者利用大模型生成几乎没有语病、强个性化的诈骗文案和网页内容。[13][18]

研究重点包括：

- 怎样识别由大模型生成/辅助的钓鱼内容；
- 如何构建基于 LLM、多代理的防御系统（如 MultiPhishGuard）。[19]

## 四、如果你只是想“查某个网站是不是骗子”，可以怎么做？

基于上面提到的研究和网站，你可以实际这样操作：

1. 国际维度：

   - 把网址提交到 PhishTank 搜索，看看是否被社区标记为 phishing。[1][4][5]

2. 国内风险排查：

   - 使用“国家反诈中心 APP”的网址/链接风险查询功能（多篇科普文章都建议这种方式）。[20]
   - 在搜索引擎中直接搜索这个域名，看是否有大量举报/曝光文章。[21]

3. 技术/研究者视角（更进阶）：

   - 将可疑网址与公开钓鱼数据集（如 Kaggle、Frontiers 数据集）做特征对比，或用已有开源模型进行分类；
   - 将其列入自己的黑名单系统中，结合日志继续观察访问行为（是否伴随恶意重定向、挂马、信息窃取表单等）。

## 五、归纳回答：如果你要找“研究揭露骗子网站”的网站/项目

可以优先关注以下几类：

1. 直接收集与公开骗子网站样本的项目

   - PhishTank（社区钓鱼数据库，支持查询与下载）[1][4]
   - OpenPhish（实时钓鱼情报源）[6]

2. 发布钓鱼网站投诉榜单和分析的官方/半官方平台

   - 12321 举报中心相关的月度 TOP10 钓鱼网站报告及科研解读文章（如《2026年2月钓鱼网站投诉特征分析与防御机制优化研究》）[10]

3. 整理钓鱼数据集和检测方法的科研/数据平台

   - Kaggle “Phishing Dataset for Machine Learning” 等数据集页[8]
   - Frontiers 等期刊公开的“suspicious phishing URL dataset”[9]

4. 持续发表钓鱼威胁态势与技术分析的安全厂商/媒体

   - 腾讯云、阿里云开发者社区的钓鱼专题文章和简报[11][12][18]
   - 安全内参等媒体的钓鱼趋势和LLM防御研究介绍[13][19]

如果你能补充一下你的角色（普通用户 / 安全从业者 / 研究人员），我可以基于上面这些站点，给出更细化的“该关注哪几个、怎么用它们”的清单。

### References

[1] 利用Phishtank数据库 ,美国佛罗里达州一家网络安全企业Cyxtera Technologies的一群计算机科学家已经构建了DeepPhish… https://cloud.tencent.com/developer/news/253227
[2] PhishTank恶意URL数据集分享-CSDN博客. https://blog.csdn.net/weixin_41174502/article/details/117424974
[3] PythonMySQL获取PhishTank的钓鱼网站列表作业笔记 - CSDN博客. https://blog.csdn.net/neoalvin/article/details/49962417
[4] PhishTank - 維基百科. https://zh.wikipedia.org/zh-tw/PhishTank
[5] PhishTank SiteChecker首页、文档和下载 - OSCHINA. https://www.oschina.net/p/phishtank+sitechecker/similar_projects
[6] 钓鱼威胁数据库？ : r/cybersecurity. https://www.reddit.com/r/cybersecurity/comments/18glrk6/phish_threat_databases/?tl=zh-hans
[7] hslatman/awesome-threat-intelligence - GitHub. https://github.com/hslatman/awesome-threat-intelligence/blob/main/README_ch.md
[8] Phishing Dataset for Machine Learning - Kaggle. https://www.kaggle.com/datasets/shashwatwork/phishing-dataset-for-machine-learning
[9] Dataset of suspicious phishing URL detection - Frontiers. https://www.frontiersin.org/journals/computer-science/articles/10.3389/fcomp.2024.1308634/full
[10] 2026年2月钓鱼网站投诉特征分析与防御机制优化研究. https://developer.cloud.tencent.com/article/2638215?policyId=1004
[11] 全球网络钓鱼动态简报（2026年1月） - 搜狐. https://www.sohu.com/a/973865284_120780361
[12] 现代网络钓鱼工具包的反检测机制与动态防御策略研究 - 腾讯云. https://cloud.tencent.com/developer/article/2631370
[13] 2025年网络钓鱼威胁态势与防御框架(下)——2025-2026年威胁预测. https://cloud.tencent.com/developer/article/2574583
[14] 基于深度学习的钓鱼URL检测技术的研究与应用.pdf. https://max.book118.com/html/2025/0312/8077114030007042.shtm
[15] Phishing URL Detection and Interpretability With Machine Learning. https://www.researchgate.net/publication/399152872_Phishing_URL_Detection_and_Interpretability_With_Machine_Learning_A_Cross-Dataset_Approach
[16] Evaluation of AI Models for Phishing Detection Using Open Datasets. https://www.mdpi.com/2673-4591/107/1/37
[17] 钓鱼网站检测的深度学习技术.docx. https://max.book118.com/html/2024/0526/6140235023010135.shtm
[18] 生成式AI驱动的网络钓鱼攻击演进与防御范式重构研究 - 腾讯云. https://cloud.tencent.com/developer/article/2643697?policyId=1003
[19] MultiPhishGuard：基于LLM的网络钓鱼电子邮件检测多代理系统. https://www.secrss.com/articles/79715
[20] 如何快速识破钓鱼网站? - 今日头条. https://www.toutiao.com/article/7216232892706341388
[21] 谷歌浏览器能否识别已知钓鱼网站数据库-安全防护. https://fiust.com/help/2204.html