IP威胁报告
157.15.40.58
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: Go-http-client | 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 | |
| Burst: 5 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 16 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 6 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 22 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| 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 157.15.40.58 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 157.15.40.0/24
- 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 157.15.40.58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 157.15.40.58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。
🌊 洪水/DDoS缓解
在nginx中实施limit_req_zone。部署具有DDoS防护的CDN。配置SYN cookies和连接跟踪以限制157.15.40.58。
邻居在 157.15.40.0/24
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。
开放端口和服务
来自Shodan的网络侦察数据。开放端口可能表示正在运行的服务、错误配置或潜在的攻击面。
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 2000 | Unknown | Low | Service on port 2000 |
| 3000 | Unknown | Low | Service on port 3000 |
| 5432 | PostgreSQL | High | PostgreSQL database — direct database access risk |
⚠️ 在157.15.40.58上检测到1个高风险端口。 这些服务在没有严格防火墙规则的情况下不应公开访问。
数据来源：Shodan InternetDB。独立于abuse.mom进行扫描。
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
157.15.40.58 has been assigned a threat score of 135/100 (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
地址157.15.40.58来源于Ponorogo, Indonesia，运营在PT Trisari Data Indonusa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。 在其1天的观察窗口期间，我们记录了来自此IP的2次敌对请求——平均每天约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。 检测到3种不同攻击模式，此IP表现出高级自动化扫描框架的典型行为特征。 我们的记录显示来自Indonesia的105个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分135/100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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💡 TLS Fingerprinting (JA3/JA4)
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
💡 IP Geolocation Accuracy Limitations
IP geolocation databases provide approximate locations with varying accuracy. City-level geolocation is typically 50-80% accurate, while country-level exceeds 95%. VPNs, proxies, and mobile networks further reduce reliability, making geolocation a useful but imperfect intelligence signal.