IP威胁报告
142.111.152.64
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 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +10 | |
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| Form spam: no_js_check | 请求内容中的垃圾/恶意关键词 | +0 | |
| UA changed | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +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 142.111.152.64 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 142.111.152.0/24
- 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 142.111.152.64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。
📧 垃圾邮件防护
在所有公共表单上启用CAPTCHA。添加蜜罐字段。将每个IP的提交限制为每分钟3次。部署Akismet或CleanTalk。
🤖 User-Agent异常防御
IP 142.111.152.64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。
邻居在 142.111.152.0/24
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
142.111.152.64 has been assigned a threat score of 100/100 (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
IP地址142.111.152.64已追溯至Houston, United States，运营在Datacamp Limited的网络中。我们的威胁检测系统根据观察到的恶意行为模式标记了此地址。 该地址在我们的监控系统中活跃了51天，产生了280次标记请求，速率约为每天5.5次。 该IP从数据中心基础设施运营，是有组织攻击行动中使用的典型地址。 识别出两种攻击模式（Path Enumeration和User-Agent Anomaly），表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 United States目前在我们的数据库中占163个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 评分100/100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 belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
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💡 Brute Force Attack Mechanics
Brute force attacks systematically try username and password combinations to gain unauthorized access. Modern attacks leverage credential databases from previous breaches, testing millions of combinations using distributed botnets across multiple IP addresses.
💡 Credential Stuffing at Scale
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.