disposable-phone-numbers

一个精心策划的1000个最活跃的一次性电话号码列表，每日更新，用于识别和防止滥用行为，如虚假账户创建、多账户操作、促销滥用、推荐滥用、短信验证绕过和垃圾邮件操作。该数据集通过自动化管道从一次性电话号码提供商网站收集，并基于观察到的滥用流行度进行排名，格式为E.164标准的纯文本文件，每行一个电话号码。

A curated list of the top 1000 most active disposable phone numbers, updated daily, intended to identify and prevent abusive practices including false account creation, multi-account operations, promotional abuse, referral abuse, SMS verification bypass, and spamming activities. This dataset is collected via automated pipelines from websites of disposable phone number providers, ranked based on the observed prevalence of abuse, and provided as a plain text file compliant with the E.164 standard, with one phone number per line.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称：Disposable Phone Numbers（一次性电话号码列表）

维护方：Castle 研究团队

更新频率：每日自动更新

数据集规模：1000 个最活跃的一次性电话号码

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数据集的用途

一次性电话号码是现代注册滥用行为的关键基础设施。该数据集旨在帮助识别和防御以下滥用行为：

• 虚假账户创建
• 多账户注册
• 促销滥用
• 推荐滥用
• SMS验证绕过
• 垃圾信息操作

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数据集特点

• 每日更新：全自动化流水线，无需依赖社区提交。
• 精选而非聚合：不导入公共仓库的电话号码，每个号码均经独立验证并与真实的一次性电话服务关联。
• 真实滥用观测：电话号码来源于Castle网络中观察到的虚假注册、多账户和SMS验证滥用活动。
• 小而精：仅包含1000个号码，便于安全操作，减少误报。

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数据收集方法

持续抓取一次性电话服务提供商网站，提取其公开暴露的用于SMS验证的电话号码。许多提供商会持续轮换：

• 电话号码
• 国家覆盖范围
• 电信运营商
• 虚拟运营商基础设施

收集管道持续跟踪这些变化。数据集按Castle网络中观察到的滥用流行度排序，最高信号号码排在前面。

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数据格式

文件名：disposable-phone-numbers.txt

格式：

• 纯文本，每行一个电话号码
• E.164格式
• 按滥用流行度排序，最常被滥用的号码排在首位

示例：

[phone] [phone] [phone]

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使用方式

• 直接下载：可通过 https://raw.githubusercontent.com/castle/disposable-phone-numbers/master/disposable-phone-numbers.txt 获取最新版本。
• 内存加载：数据集足够小，可完全加载到内存中。

Python 示例： python import urllib.request

URL = "https://raw.githubusercontent.com/castle/disposable-phone-numbers/master/disposable-phone-numbers.txt"

disposable_numbers = set( urllib.request.urlopen(URL) .read() .decode() .splitlines() )

def is_disposable(phone_number: str) -> bool: return phone_number in disposable_numbers

JavaScript / Node.js 示例： javascript const response = await fetch( "https://raw.githubusercontent.com/castle/disposable-phone-numbers/master/disposable-phone-numbers.txt" );

const text = await response.text();

const disposableNumbers = new Set( text.split(" ").map(n => n.trim()).filter(Boolean) );

function isDisposable(phoneNumber) { return disposableNumbers.has(phoneNumber); }

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数据集局限

• 并非穷尽：仅包含当前滥用活动中观测到的前1000个一次性电话号码。Castle内部数据集规模更大且持续演进。
• 非阻断建议：如何使用该数据由用户决定。不同团队可采用硬阻断、风险评分、升级验证、限流或人工审核等不同策略。一次性电话使用本身不总是恶意的。

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许可证

MIT

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相关链接

• Castle — 账户安全与欺诈防护
• Castle Research — 威胁研究与技术文章
• Castle Docs — API与产品文档

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数字化身份验证日益普及的今天，一次性手机号码已成为绕过SMS验证、实施虚假注册与欺诈活动的重要基础设施。为了应对这一挑战，Castle研究团队基于其网络安全网络长期观测的数据，构建了该数据集。构建过程采用全自动化流水线，每日持续抓取数十个一次性手机号码服务商网站，提取其向公众暴露的号码，并将每个号码与真实服务商进行独立验证关联，而非从公开仓库简单聚合。随后，依据这些号码在Castle网络中实际被用于虚假注册、多账户操作、促销滥用等欺诈行为中的出现频率进行排序，最终精选出最具代表性的1,000个号码，形成这份高度精炼且每日更新的活跃号码清单。

特点

该数据集的显著特点在于其独特的数据哲学：以品质取代数量。不同于社区维护、更新迟缓且噪声极大的常见公开列表，此数据集每日自动再生，确保时效性与纯净度。其中每一个号码都经过独立验证，并被证实关联于真实的一次性手机号码服务，且均在真实滥用场景中被观测到其活跃踪迹。聚焦于最具威胁性的1,000个号码，这不仅降低了实际应用中的误报率，也使数据易于安全操作——较小的规模意味着团队可以轻松将其加载至内存，无需依赖复杂的基础设施即可快速集成到现有风险控制流程中。

使用方法

该数据集以纯文本形式提供，每个号码采用E.164国际格式，按滥用频次降序排列于disposable-phone-numbers.txt文件中。使用者可通过curl命令直接从GitHub原始仓库获取最新版本，例如curl -sL https://raw.githubusercontent.com/castle/disposable-phone-numbers/master/disposable-phone-numbers.txt。推荐用法包括将号码集合加载至内存，构建如Python中的Set或JavaScript中的Set数据结构，进而实现高效的碰撞查询。在此基础上，团队可根据自身业务场景灵活运用，例如执行硬性拦截、风险评分加权、触发额外验证、实施速率限制或转入人工审核，将一次性手机号码信号融入更广泛的风险判定策略之中。

背景与挑战

背景概述

在当今数字化生态中，一次性电话号码已成为现代注册滥用的关键基础设施，其与代理IP、一次性邮箱共同构成了攻击者规避SMS验证体系的核心工具。该数据集由Castle研究团队于近年创建，聚焦于网络欺诈防御领域，核心研究问题在于如何精准识别并遏制利用一次性手机号码进行的虚假账户创建、多开账户、促销滥用及短信验证绕过等恶意行为。截至当前，该数据集每日自动更新，提供了经独立验证的1000个最活跃的一次性电话号码，按滥用活跃度排序，在行业内率先实现了小规模、高信噪比与实时性的结合，对账户安全与欺诈预防领域产生了显著的实践影响力。

当前挑战

该数据集所面临的挑战多维而深刻。在领域问题层面，一次性电话号码生态正日益工业化，众多供应商通过API接口实现大规模自动化短信验证流程，致使传统静态黑名单策略难以应对动态旋转的号码库、国家覆盖与虚拟运营商基础设施的持续更迭，且SMS验证绕过行为常与正常用户行为交织，增加了误判风险。在构建过程中，挑战尤为严峻：绝大多数公开列表依赖社区维护，更新频率低下且数据噪声极大，而本数据集需在每日自动化抓取公开号码的基础上，排除来自公共仓库的噪音，确保每个号码均经独立验证并与真实的一次性服务绑定，同时准确关联其在网络中的实际滥用场景，这些对数据采集管道的精准性与可靠性提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

在数字身份验证与反欺诈领域，一次性手机号码数据集常用于检测与拦截虚假账户注册行为。该数据集收录了每日更新的前1000个最活跃的临时号码，研究人员可将其集成至风控系统，通过比对用户提交的手机号是否落入该集合，快速识别那些利用临时号码绕过短信验证的恶意注册活动。其轻量级且每日自动更新的特性，使其成为实时防御系统中高效、低误报的经典参照依据。

衍生相关工作

此数据集衍生了一系列经典工作，包括基于其特征的临时号码生成模式分析与恶意行为图谱构建。研究者利用该数据训练轻量级分类模型，探索临时号码与IP代理、设备指纹等信号的关联规律，进而开发更智能的多维风险评分系统。此外，该数据集还启发了对抗性防御框架的设计，促使学者关注如何动态更新黑名单以对抗临时号码供应商的快速轮换策略，成为身份验证安全领域持续演进的基石性资源。

数据集最近研究

最新研究方向

随着在线业务中短信验证系统的广泛应用，一次性手机号码已成为规模化欺诈攻击的关键基础设施。当前前沿研究方向聚焦于实时检测与自动化防御，旨在对抗日益工业化的号码轮换生态。该数据集由安全研究团队每日动态更新，涵盖活跃于虚假账户注册、多账号操控、促销滥用及短信验证绕过等场景的千个高频号码，并基于实际攻击活动中观测到的滥用频率进行排序。其独特价值在于严格验证而非聚合汇总，避免了传统社区维护列表的噪声与时延问题，为风险评分、步进验证与速率限制等精细化防护策略提供了高信噪比的信号源。这一资源标志着业界从被动拒单向主动威胁情报驱动的转变，尤其契合围绕无密码认证与SIM交换攻击的讨论，为平衡安全性与用户体验奠定了数据基础。