IP威胁报告
103.47.170.42
ABUSE.MOM — 规矩点，否则你将被曝光
地理位置与分类
检测签名
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +10 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| POST requests present | 自动分析检测到行为异常 | +8 | |
| Danger strong hits: 3 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +20 |
观察到的活动
从服务器访问日志重建的HTTP请求。出于安全考虑，目标域名已隐藏。
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
时间线
网络供应商
建议
已采取和建议的措施
- IP 103.47.170.42 已在应用层封锁（HTTP 403）
- 建议在防火墙层（iptables/CSF）进行封锁
- 在同一/24子网中检测到其他恶意IP——建议封锁 103.47.170.0/24
- 通过abuse联系方式向网络供应商举报
- 确保敏感文件（.env、.git、备份）无法从网络访问
🔎 目录扫描防御
IP 103.47.170.42正在枚举目录。在10次以上404错误后配置fail2ban apache-404 jail。禁用目录列表。
黑名单状态 (DNSBL)
该IP已通过全球邮件服务器和防火墙使用的主要DNS黑名单进行检查。
已检查：Spamhaus、SpamCop、Barracuda、SORBS、CBL、UCEProtect。
Threat Analysis
103.47.170.42 has been assigned a threat score of 103/100 (Critical). 如此高的分数标志着一个关键威胁行为者。该地址在多个检测向量上表现出持续的、激进的恶意行为。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
103.47.170.42注册在New Delhi, India，运营在Gigantic Infotel Pvt LTd的网络中。该IP在触发多个行为检测签名后首次出现在我们的威胁源中。 我们的传感器在2天内捕获了来自此地址的3次恶意请求，反映出每天约1.5次的持续攻击节奏。 该地址被归类为住宅，意味着它可能属于终端用户ISP连接。来自住宅IP的恶意活动通常表明设备已被入侵或属于僵尸网络。 该IP表现出目录枚举行为，系统地请求不存在的路径以发现隐藏文件和配置错误的资源。 India目前在我们的数据库中占103个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 评分103/100将此地址置于最高严重性级别。应封锁并调查任何历史连接。
This IP is classified as residential, suggesting it may belong to a compromised home device, IoT botnet member, or an infected personal computer. Residential IPs involved in attacks often indicate malware infection without the owner's knowledge.
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💡 WordPress-Specific Attack Vectors
WordPress sites face constant automated attacks targeting xmlrpc.php for brute force amplification, wp-login.php for credential theft, and vulnerable plugins for remote code execution. Over 90% of CMS-based attacks specifically target WordPress installations.
💡 Insider Threat Indicators
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.