Des vérifications plus claires. Des actions concrètes.
ScamLens aide les particuliers et les équipes à vérifier sites, messages, paiements et scénarios d’arnaque avant que les dégâts ne s’aggravent.
Notre histoire
ScamLens est né d'une conviction simple : chacun mérite un moyen gratuit et facile de vérifier si un site web est sûr avant de cliquer.
Le problème
Les arnaques en ligne coûtent aux victimes plus de 10 milliards de dollars par an, pourtant la plupart des gens n'avaient aucun moyen simple de vérifier un lien suspect. Nous avons vu l'opportunité de changer cela grâce à l'IA et au renseignement sur les menaces ouvert.
Lancement de ScamLens
Construit avec un développement assisté par l'IA et alimenté par des API publiques de renseignement sur les menaces, ScamLens a été lancé comme un outil gratuit permettant à quiconque de vérifier la sécurité d'un domaine en quelques secondes.
En croissance chaque jour
Plus de 90 sources de renseignement sur les menaces, 12 langues, analyse des risques par IA, vérification d'adresses crypto et une communauté active d'utilisateurs signalant les arnaques ensemble.
Comment ça fonctionne
ScamLens vérifie les domaines dans plusieurs bases de données publiques de renseignement sur les menaces et utilise l'IA pour analyser les résultats.
Renseignement public sur les menaces
Nous interrogeons des bases de données de menaces gratuites et publiques — dont Google Safe Browsing, AlienVault OTX, URLhaus et d'autres — pour collecter des données de sécurité sur un domaine.
Analyse propulsée par l'IA
Nous utilisons Claude (l'IA d'Anthropic) pour recouper les données — âge du domaine, certificats SSL, enregistrements DNS, rapports de menaces — et calculer un score de confiance global.
Signalements de la communauté
Les utilisateurs peuvent signaler des sites web suspects, voter sur la sécurité d'un domaine et partager leurs expériences — ajoutant un signal humain qu'aucun système automatisé ne peut reproduire.
Capacités de renseignement
ScamLens agrège un renseignement multidimensionnel pour fournir une analyse anti-fraude complète.
Renseignement sur les menaces web
Plus de 90 flux mondiaux de renseignement sur les menaces couvrant les domaines de phishing, malware et arnaque
Renseignement blockchain
Détection de risque crypto et traçage de fonds sur 18 réseaux blockchain
Domaine et infrastructure
Analyse multidimensionnelle de l'enregistrement de domaine, SSL, DNS et géolocalisation IP
Sanctions et conformité
Filtrage en temps réel OFAC SDN et sanctions internationales pour les entités à haut risque
Moteur d'analyse de risque IA
Analyse IA multi-modèle (Claude + Gemini + Grok) avec 13 détecteurs de schémas de blanchiment d'argent
Renseignement communautaire
Système de réputation décentralisé construit à partir des signalements, votes et avis des utilisateurs
Transparence
Nous croyons en la transparence sur ce que ScamLens est — et ce qu'il n'est pas :
- Les affirmations importantes doivent reposer sur des preuves vérifiables comme des captures, des registres publics, des indicateurs techniques, des détails de transaction ou des éléments soumis par les utilisateurs.
- Les pages doivent distinguer les faits confirmés, les signaux d’alerte forts et les questions non résolues.
- Nous corrigeons les erreurs factuelles importantes, les consignes officielles obsolètes, les liens officiels cassés et les descriptions trompeuses qui peuvent influencer une décision.
- Les conseils doivent d’abord privilégier les actions qui réduisent le dommage immédiat, comme geler un circuit de paiement, conserver des preuves ou contacter les canaux officiels.
- ScamLens n’accepte pas de placement payant dans les verdicts de risque, les parcours de signalement ou les recommandations de sécurité.
Rejoignez la communauté
ScamLens s'améliore avec chaque personne qui contribue. Signalez un site web suspect, votez sur la sécurité d'un domaine ou partagez votre expérience — chaque action aide à protéger quelqu'un d'autre.
- Signaler des sites web suspects
- Voter sur la sécurité des domaines
- Partager votre expérience pour alerter les autres
Citer ScamLens
Si vous utilisez les données ou résultats d'analyse ScamLens dans vos recherches, articles de blog ou articles de presse, veuillez utiliser le format de citation suivant :
ScamLens. (2025). AI-Powered Online Fraud Detection Platform.
Retrieved from https://scamlens.org
BibTeX : @misc{scamlens2025, title={ScamLens: AI-Powered Online Fraud Detection Platform}, url={https://scamlens.org}, year={2025}}
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