随着互联网的普及，外网上存在大量的非正式文献和自由访问的资源。这些资源的质量和可信度参差不齐，其中可能存在大量的抄袭和重复内容。论文查重系统是否能够检测到这些外网资源的抄袭行为有赖于它们是否添加到了查重系统的数据库中。对于很多常见的学术期刊和一些知名的学术论文数据库来说，它们会主动添加新的文献信息，以便更好地服务于学术界。这样一来，论文查重系统就有可能检测到这些外网资源的抄袭行为。然而，对于一些较为非正式的资源和未被广泛关注的学术论文数据库，尤其是一些非英语国家的资源，论文查重系统的检测能力可能会受到一定程度的限制。
  除了传统的文献比对方式外，现在还有一些基于机器学习和自然语言处理技术的论文查重系统在不断发展和完善。这些新技术可以更好地识别和分析文本中的相似结构和语义信息。通过构建复杂的算法模型，这些系统可以更准确地判断文本的相似性和抄袭行为。同时，这些系统也可以通过从互联网上收集数据和建立模型来不断提高它们的检测能力。因此，可以预见，随着技术的不断进步，论文查重系统对外网资源的检测能力将逐渐提高。