IP威胁报告
14.175.223.80
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 |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Foreign referer | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 |
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 14.175.223.80 已在应用层封锁（HTTP 403）
- 建议在防火墙层（iptables/CSF）进行封锁
- 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 14.175.223.80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
14.175.223.80 has been assigned a threat score of 60/100 (High). 这将其归类为高严重性威胁。建议对敏感基础设施进行主动封锁。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
地址14.175.223.80来源于Hanoi, Vietnam，运营在VNPT-VNNIC的网络中。它是通过对受监控端点的入站网络流量进行自动分析而被识别的。 该地址在我们的监控系统中活跃了6天，产生了581次标记请求，速率约为每天96.8次。 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。 我们的记录显示来自Vietnam的196个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分60/100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
💡 Server-Side Request Forgery (SSRF)
SSRF attacks trick servers into making requests to internal resources that should not be publicly accessible. This can expose cloud metadata endpoints, internal APIs, and private network services, potentially leading to full infrastructure compromise.
💡 Web Application Firewall Strategies
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.