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各位 Soft_Job 板友大家好，

在業界混了幾年、目前主要在管資訊科技與資安。
對我這種後端工程師宅來說，下班自己開專案、敲指令寫 Code，就是最大的休閒。

最近花了一點時間，用業餘時間從零手搓了一套雲端威脅分析工具（Crackercrack）。
想跟各位同行前輩分享一下這套系統的架構設計、踩坑經驗，順便開放免費公測請大家鞭
策。


一、 為什麼要做這個？（動機）

大家日常應該都收過那種假賣貨便、假 Steam 戰隊投票、或是假 Discord Nitro 的釣魚
簡訊。
很多惡意網站才剛註冊幾小時，連 Google Safe Browsing 或主流防毒都還沒收錄。
光看網址外表根本看不出來，而叫一般使用者「肉身點進去確認」又太危險。

因此，我決定做一個「幫大家在雲端踩雷」的自動化沙盒系統。


二、 核心架構：五層過濾漏斗

整個系統採用 Django 開發，並部署在 GCP Cloud Run 上。
為了兼顧效能與精準度，處理請求時跑了以下五層過濾：

1. 權威白名單快篩（Tranco Top 1M）：熱門站點直接放行。
2. 全球開源情報黑名單（URLHaus、OpenPhish、FeodoTracker）：比對活躍情資。
3. 生態系聯防（Google Safe Browsing API）：即時威脅庫把關。
4. 啟發式特徵引擎：針對 SSL 憑證、網域年齡、URL 結構進行秒級快篩。
5. 動態沙盒與 AI 獵捕：遇到未知可疑網址，直接在雲端啟動獨立隔離的無頭沙盒進行
動態渲染，側錄 DOM 與隱藏腳本，最後交由 LLM 產出繁體中文戰報。


三、 相比傳統工具（如 VirusTotal / urlscan）的差異？

很多同行看到可能會問：「這不就叫現成 API 或用 urlscan 就好？」
其實傳統老牌工具強在大而全，主要是給資安分析師深度逆向用的；而這套工具的定位不
同：
1. 本地化與白話文：針對日常釣魚（假賣貨便、假交易）優化，AI 直接產出「繁體中文
白話戰報」，一般人也看得懂。
2. 群眾舉報與動態聯防（Crowdsourcing）：結合使用者實際遇到的怪連結舉報，補足傳
統自動化爬蟲抓不到的極新「用完即丟」詐騙網址。


四、 實戰踩到的坑與技術痛點（自首區）

這套系統目前剛上線第一階段公測，實作中遇到幾個很現實的 ML 與效能痛點，想跟板友
交流：

1. 情資來源偏西方：
目前串接的 OSINT 大多是歐美開源情報源，對於台灣在地化（例如偽造 7-11 賣貨便、
在地假網銀）且剛冒出來數小時的極新中文釣魚站，快速快篩有時會有特徵盲區。
2. 中文 OCR 辨識瓶頸：
沙盒截圖解析目前為了輕量化先用了 EasyOCR，但實測它對繁體中文的抓取率確實不如
PaddleOCR（目前為了避開環境與相容性坑，還在研究怎麼平滑過渡）。


五、 結語與公測邀請

目前平台剛上線，完全免費、免綁卡、免個資：
https://app.crackercrack.com

如果板友手邊剛好有收到奇怪的釣魚連結、怪簡訊，歡迎拿去丟進去測試，順便幫我做個
伺服器壓力測試。
如果有遇到誤判、Bug，或是對於架構、OCR 選擇有建議的，歡迎在底下留言指教或噴我
，謝謝大家！

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※ 作者: pangdingking 2026-09-17 20:24:30
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