IP威胁报告
116.179.32.139
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 |
|---|---|---|---|
| UA bot: spider | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 |
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 116.179.32.139 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 116.179.32.0/24
- 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
🤖 User-Agent异常防御
IP 116.179.32.139显示可疑的UA行为。阻止空User-Agent请求。为敏感端点实施基于JavaScript的机器人检测。
🔎 目录扫描防御
IP 116.179.32.139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。
邻居在 116.179.32.0/24
来自同一/24子网的其他被封锁IP——表明该网络范围存在系统性滥用。
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
116.179.32.139 has been assigned a threat score of 65/100 (High). 此分数表明高威胁严重性。该IP显示出明确的恶意行为模式，需要立即采取防御措施。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
威胁情报分析将116.179.32.139与来自Jinrongjie, China，运营在China Unicom CHINA169 Network的网络中的恶意活动相关联。该地址自首次检测以来一直处于观察状态。 在其34天的观察窗口期间，我们记录了来自此IP的6次敌对请求——平均每天约0.2次。 这是一个住宅IP地址，表明可能是被入侵的家用设备，如路由器、智能设备或参与僵尸网络的受感染工作站。 识别出两种攻击模式（User-Agent Anomaly和Path Enumeration），表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 我们的记录显示来自China的241个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分65/100需要主动监控和速率限制。建议对敏感系统进行完全封锁。
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.
Related Threats
Security Intelligence
💡 HTTP Header Analysis for Threat Detection
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
💡 CAPTCHA and Bot Detection
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.