从夯到拉，常见ip风险系数测试网站排名，基于风险系数动态变化进行测试

因为怀疑IP风险测试网站可能掺水，因此看看故意滥用的话，IP风险分数能不能上涨

用vps定期低频率扫描ssh密码，看看各家IP风险系数能不能有反应

只用非常低的ssh扫描频率，不能做的太明显，频率大概30秒左右对一个随机公网IP进行10次弱密码尝试

然后根据各家IP风险数值的变化给出排名，排名原则：

• IP分数越早变差越准确
• 识别到滥用也算有反应
• 分数无变化认为是无价值

先放个最终结果吧，免得太长了看不到最后

初始状态（第0天）

2025-12-31

ip类型

广播、机房IP

各大测试网站都在平均线风险分数附近

• ip2location，常见分数，3
• ipapi，51
• ipqs，常见分数，75
• ping0，常见分数，36
• ippure，24
• iplark，62（相当于风险38）
• ipdata.co 33（相当于风险67）
• dbip，常见分数，0

第一天 （2026-1-1）

扫描总量

wc -l ssh_port_scan.log 
3010 ssh_port_scan.log

无变化

• ip2location
• scamalytics
• ipapi
• ipqs
• ping0.cc
• iplark
• ipdata.co

有变化

• abuseipdb 0 → 16
• db-ip 0 → 100
• ippure 24 → 75

第二天 （2026-1-2）

扫描总量

增加了4k条左右

wc -l ssh_port_scan.log 
7091 ssh_port_scan.log

无变化

• ip2location
• scamalytics
• ipapi
• iplark
• ipdata.co

有变化

• abuseipdb 0 → 16
• db-ip 0 → 100
• ippure 24 → 75
• ipqs 75 → 100 ipqs在第二天变化了
• ping0.cc 36 → 91 ping0在第二天变化了
  
  

第三天 （2025-1-3）

扫描总量

增加了3k条左右

wc -l ssh_port_scan.log 
10854 ssh_port_scan.log

无变化

• ip2location
• scamalytics
• ipapi

有变化

• abuseipdb 0 → 16， 在第一天变化了
• db-ip 0 → 100， 在第一天变化了
• ippure 24 → 75， 在第一天变化了
• ipqs 75 → 100， 在第二天变化了
• ping0.cc 36 → 91， 在第二天变化了
• iplark 62 → 17，相当于风险38 → 83, iplark在第三天变化了
• ipdata 33 → 26，相当于风险67 → 74, ipdata在第三天变化了 同时增加了IP攻击类型

个人总结

结果挺意外的，
首先是dbip，这个基本没听过的网站居然是第一批有反应的，平时这个系数一般都是0，一下子变成了100
然后被众人诟病的ping0，也在第二天及时有反应

abuseipdb，有反应，但太保守了，因此介于夯和顶级之间

db-ip，要么0要么100，有点过激了

scamalytis和ipapi.is都没任何反应，但是分数显示有一定风险，给到NPC

ip2location没有任何反应且显示纯净，给到拉完了

排名

最早识别到风险的是db-ip和ippure
然后第二天是ipqs和ping0
第三天是ipdata和iplark

整理不易，有帮助的话点个赞，欢迎在评论区留下你的看法
如果其他人有兴趣参与实验，可以私信我索要测试脚本，只用一台机器来测试可能有随机因素存在