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IPOK

开放数据

七个 IP 信誉源在哪些地方一致,在哪些地方打架

IPOK 线上查询的滚动聚合计数:各信誉源的覆盖率、标记率、两两分歧率,以及留一法一致率——把被测源从参照里拿掉,不再拿含它自己一票的最终判定当尺子。机房 IP 与住宅 IP 分开统计,因为共识规则对两者本来就用不同阈值。只公开脱敏计数,不含任何 IP,附 JSON 与 CSV 下载。

混合 API 查询样本:包含通过准入的页面、App、扩展与公开 API 请求。请求头不证明真人身份;历史计数未区分已验证用户与自动化,因此不能当作真人用户量或准确率。

样本 · 近 30 天
192,659
2026-09-25 → 2026-10-24
样本 · 近 7 天
31,115
7 天有数据
机房 / 住宅
78,944 / 113,715
按 hosting 标记划分
数据自
2026-09-08
UTC,滚动保留 60 天

生成于 2026-10-24T11:58:26.470Z · 缓存 30 分钟 · 分母不足 30 的比率不显示。

已知缺口 · 2026-09-22 → 2026-09-28(UTC)

IPHub 或 vpnapi.io 有应答的查询没有落库:统计表的列约束按 8 个源设计,装不下它们的签名,写入静默失败。

这段日期里显式查询、机房 IP、可疑 IP 被系统性少计:IPHub 与 vpnapi.io 覆盖率读作 0,ipapi.is、Scamalytics 的覆盖率与判可疑占比都比真实值低。丢掉的观测无法补回,跨窗口比较请剔除这几天。

覆盖率、标记率、一致率

覆盖率 = 该源在多少比例的查询里给出了结论。标记率 = 在它给出的结论中,带风险标记的占比。最后一列问的是更窄的问题:该源的标记与 IPOK 发布的分数(risk ≥ 50)方向是否一致。而那个分数是加权合成的、里面本来就有这个源自己的一票——所以这一列标着「含自指」:覆盖率接近满格的源,有一部分是在跟自己比。

它前面三列就是为了拆掉这个循环。对每个源,我们取它在同一次查询里的「其他源」——那次给出了结论的所有别家,再去掉 ip-api(它的 proxy 布尔值是推导出来的,本站的共识规则里也从不算独立一票)。被佐证率:该源打了标记的那些查询里,其他源至少也有一家打了标记的占比。捕获率:其他源至少 2 家打了标记、而该源也在场的那些查询里,它也打了标记的占比。留一法一致率:在它给出结论的查询里,它的标记与「其他源至少 2 家打了标记」这个朴素标签相同的占比。被测的源永远不在自己的参照里。但这三个数仍然不是准确率:其他源可以一起错,而只在部分流量上被调用的源,分母更小、构成也不一样。

机房 IP n = 78,944
数据源证据层级覆盖率标记率直报 proxy/vpn被佐证率捕获率留一法一致率与最终判定一致(含自指)有结论次数
ip-api推断98.1%37.6%37.6%85.9%51.7%64.1%63.7%77,470
IPQS休眠 · 无 key推断0.0%——————0
Scamalytics来源报告6.5%1.6%1.6%100.0%4.2%64.2%58.6%5,093
proxycheck来源报告97.5%65.8%65.8%72.7%94.2%53.7%77.6%76,990
AbuseIPDB来源报告97.5%7.9%0.0%97.2%14.4%57.6%52.1%76,956
ipapi.is来源报告66.3%40.3%0.0%88.4%42.5%51.0%64.9%52,318
StopForumSpam来源报告100.0%6.0%0.0%95.8%10.7%56.9%51.4%78,940
IPOK-DB来源报告86.8%5.1%4.6%85.4%6.0%53.1%48.1%68,508
IPHub来源报告57.2%0.2%0.1%100.0%0.3%31.2%24.3%45,195
vpnapi.io来源报告66.2%59.9%59.9%89.9%62.8%50.5%72.4%52,253
住宅 IP n = 113,715
数据源证据层级覆盖率标记率直报 proxy/vpn被佐证率捕获率留一法一致率与最终判定一致(含自指)有结论次数
ip-api推断98.0%3.5%3.5%33.1%29.8%96.0%86.4%111,452
IPQS休眠 · 无 key推断0.0%——————0
Scamalytics来源报告2.4%0.0%0.0%—0.0%98.4%84.9%2,753
proxycheck来源报告95.7%4.8%4.8%25.2%56.3%95.3%90.2%108,881
AbuseIPDB来源报告95.6%0.8%0.0%25.4%4.7%98.2%88.2%108,686
ipapi.is来源报告11.1%7.7%0.0%61.4%7.1%88.2%72.2%12,675
StopForumSpam来源报告100.0%0.2%0.0%22.5%1.3%98.7%87.7%113,689
IPOK-DB来源报告83.6%0.4%0.3%55.3%0.8%98.5%86.3%95,082
IPHub来源报告10.3%0.2%0.2%—1.9%90.8%63.6%11,715
vpnapi.io来源报告11.1%5.0%5.0%71.6%5.8%89.7%67.4%12,653
证据层级
  • 第一方自报第一方自报:由运行这张网络、这项服务的一方自己公布的出口地址表。要判断「这条地址是不是它家的」,没有比发布方更近的信源。
  • 来源报告来源报告:第三方给出的观测、社区举报、封禁列表标签或明确判定字段。它们可能针对单 IP,也可能针对网段;不代表本站实时测过这个地址,也不保证来源之间独立或结论仍然有效。
  • 推断推断:从这条地址所在的网段、ASN 或用途分类推出来的——按服务商整段涂抹的 VPN 表、hosting / datacenter 这类「非住宅」分类、只由几个布尔值合成的代理标。段级的话可能是对的,落到单个地址上未必成立。

层级说的是「这条结论怎么来的」,不是「它准不准」,计分环节一个字都没读它。IPOK-DB 是这张表里最别扭的一行:这里是一行,底下却是六张表、横跨三层——Tor 自己公布的出口表和苹果自己公布的中继段在最上面,X4BNet 按服务商整段涂抹的 VPN 表在最下面。逐表分层写在方法页。

两两分歧率

对每一对源,只数两边都给出了结论的那些查询,再看其中「恰好一边打了标记」的占比。数字高只说明两者看的证据不同,不说明哪一边错了。同一个 IP 在不同厂商那里读数不同,原因就在这里。

源 A源 B机房分歧率机房共同样本住宅分歧率住宅共同样本
proxycheckIPHub75.4%45,18531.9%11,715
proxycheckIPOK-DB62.3%66,7995.3%90,978
proxycheckStopForumSpam60.6%76,9864.8%108,859
proxycheckAbuseIPDB58.8%76,9425.2%108,657
IPHubvpnapi.io58.2%45,1474.8%11,702
StopForumSpamvpnapi.io57.9%52,2505.0%12,649
ipapi.isvpnapi.io57.5%52,14512.3%12,593
IPOK-DBvpnapi.io57.3%45,7585.6%11,449
AbuseIPDBvpnapi.io56.5%52,2446.7%12,653
Scamalyticsvpnapi.io56.1%5,0402.0%2,667
ip-apivpnapi.io51.7%51,27114.3%12,397
ip-apiIPHub49.8%44,33213.1%11,477
proxycheckipapi.is49.1%52,30029.5%12,667
ipapi.isIPOK-DB44.8%45,8288.5%11,474
ipapi.isIPHub44.1%45,1288.0%11,671
ip-apiproxycheck43.8%75,5246.1%106,752
Scamalyticsproxycheck38.7%5,0923.1%2,753
ip-apiipapi.is38.5%51,32918.1%12,417
ip-apiIPOK-DB38.3%67,2483.9%93,080
ipapi.isStopForumSpam38.0%52,3157.8%12,671
ip-apiScamalytics36.8%5,0134.7%2,681
AbuseIPDBipapi.is36.1%52,3038.9%12,673
ip-apiStopForumSpam34.1%77,4663.5%111,426
ip-apiAbuseIPDB32.0%75,4893.6%106,565
proxycheckvpnapi.io31.7%52,24128.9%12,647
Scamalyticsipapi.is21.1%5,0472.6%2,671
AbuseIPDBIPOK-DB11.9%66,7771.2%90,818
AbuseIPDBIPHub11.0%45,1892.2%11,715
StopForumSpamIPOK-DB9.7%68,5040.6%95,060
AbuseIPDBStopForumSpam9.0%76,9520.9%108,664
StopForumSpamIPHub7.2%45,1920.2%11,711
ScamalyticsAbuseIPDB6.1%5,0921.2%2,753
IPOK-DBIPHub5.4%43,4511.0%10,743
ScamalyticsStopForumSpam5.3%5,0930.3%2,753
ScamalyticsIPOK-DB4.5%4,7660.0%2,487
ScamalyticsIPHub2.7%4,8910.5%2,577
ip-apiIPQS—0—0
IPQSScamalytics—0—0
IPQSproxycheck—0—0
IPQSAbuseIPDB—0—0
IPQSipapi.is—0—0
IPQSStopForumSpam—0—0
IPQSIPOK-DB—0—0
IPQSIPHub—0—0
IPQSvpnapi.io—0—0

有几个专源直报 proxy / VPN

共识规则只数专源的票(ip-api 除外,它的布尔值是推导出来的,不是实测)。机房 IP 要凑够 2 票 IPOK 才按代理处理,住宅 IP 1 票即可。下面是这个票数的实际分布,卡在门槛上的比例你自己看得到,不用听我们断言。

机房 IP · 共识门槛:2 票
0 票23,992 (30.4%)
1 票26,256 (33.3%)
2 票27,134 (34.4%)
3 票1,545 (2.0%)
4 票17 (0.0%)
住宅 IP · 共识门槛:1 票
0 票108,203 (95.2%)
1 票4,900 (4.3%)
2 票589 (0.5%)
3 票23 (0.0%)

下载

两份文件与本页是同一批数字。CSV 给的是原始日签名计数而不是算好的比率,上面每一个百分比都能用它从零重算,不必相信我们的算术。

许可 CC BY 4.0。引用请署名 IPOK 并回链本页。

如何引用

版本号跟的是口径,不是数字。状态定义、分桶判据、出比率的门槛变了才会动它;数字本身随窗口每天滚动,不动版本号。版本号相同的两次取数才能放在一起比——请记下你取数的日期。

APA
IPOK. (2026). IPOK IP Reputation Source Agreement Dataset (Version 1.3) [Data set]. Retrieved 2026-10-24, from https://ipok.io/en/data/sources
BibTeX
@misc{ipok-source-agreement,
  title   = {IPOK IP Reputation Source Agreement Dataset},
  author  = {{IPOK}},
  year    = {2026},
  version = {1.3},
  url     = {https://ipok.io/en/data/sources},
  urldate = {2026-10-24},
  note    = {Data set. Licensed CC BY 4.0}
}

怎么统计的

证据层级这一列是标注,不是算术。我们把来路差别极大的数据混在一张表里、让它们投同样的票:一张是网络运营方自己公布的出口表,一张是逐个地址探测出来的,还有一张是按服务商整个 ASN 涂满的。2026-09-22 为此付过一次代价——苹果公布的 105,727 个 iCloud 私密转发出口 IP,100% 落在 X4BNet 的 VPN 段里,在我们让苹果那份压过这份之前,每个开着私密转发的 Safari 用户都在被记一张 VPN 专源票。把层级标出来是修复的前一半;后一半是让不同层级带不同分量,那一半我们没做。加不加这一列,权重、硬信号下限、票数门槛逐字节相同。第一方的一句话该不该顶过三条推断,交给校准回路回答,而它要的读数 2026-10-06 之前拿不到。

这些数字所描述的打分规则写在 方法页。想看逐个可复现 IP 的人工核对快照(而不是流量聚合),见 六源投票实测。

这些数字说不了什么

签名位序对应的源名:ip-api、IPQS、Scamalytics、proxycheck、AbuseIPDB、ipapi.is、StopForumSpam、IPOK-DB、IPHub、vpnapi.io。