ABUSE.MOM
威胁报告

IP威胁报告
162.141.167.50

ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光

生成时间: 2026-05-30 15:48:08
首次发现: 2026-05-30 11:14:28
最后发现: 2026-05-30 15:42:44
75

⛔ 判定:封锁

该IP地址已被归类为自动化恶意活动的来源。 威胁评分: 75/100. 已观察到的恶意请求总数: 7.

DANGER_PATHUA_CHANGED
01

地理位置与分类

IP地址
162.141.167.50
类型
Unknown
国家
🇤🇤 ??
城市
Unknown
ISP
Unknown
组织
Unknown
自治系统
Unknown
请求次数
7
02

检测签名

签名描述分数严重性
Danger strong hits: 2高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用+50
UA changed多个User-Agent——机器人轮换技术+25
Σ = 75
03

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。

[redacted]
GET
/
200
显示请求: 1 · HTTP 404: 0 · 危险模式: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

时间线

2026-05-30 11:14:28
检测到首次恶意请求
IP已从服务器日志进入监控
观察期间
触发了多个检测签名
Danger strong hits: 2 (+50), UA changed (+25)
2026-05-30 15:42:44
观察到最后一次恶意请求
总分达到: 75/100
下一周期
IP已封锁——所有后续请求被拒绝(HTTP 403)
自动添加到封锁列表
06

建议

已采取和建议的措施

  • IP 162.141.167.50 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 162.141.167.0/24
  • 确保敏感文件(.env、.git、备份)无法从网络访问

🤖 User-Agent异常防御

IP 162.141.167.50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。

07

邻居在 162.141.167.0/24

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。

09

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。

✓ 清洁
spam.dnsbl.sorbs.net
✓ 清洁
zen.spamhaus.org
✓ 清洁
b.barracudacentral.org
✓ 清洁
cbl.abuseat.org
✓ 清洁
psbl.surriel.com
✓ 清洁
bl.spamcop.net
✓ 清洁
bl.blocklist.de

已检查:Spamhaus、SpamCop、Barracuda、SORBS、CBL、UCEProtect。

10

Threat Analysis

162.141.167.50 has been assigned a threat score of 75/100 (High). 在此威胁级别下,该IP被视为高风险。应更新防火墙规则以拒绝来自此来源的流量。

The following attack categories were identified:

User-Agent Anomaly

📊 Threat Analysis

我们的监控基础设施已将162.141.167.50(地理位置为an unknown location)识别为可疑网络活动的来源。 该地址在我们的监控系统中活跃了1天,产生了7次标记请求,速率约为每天7次。 检测到可疑的User-Agent异常,包括空的、伪造的或快速轮换的UA字符串——自动化扫描工具的特征。 评分75/100表明这是一个已确认的恶意行为者。网络级别封锁是适当的。

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Security Intelligence

💡 File Upload Vulnerabilities

Insecure file upload functionality allows attackers to upload web shells, malware, or scripts that execute on the server. Proper validation must check file content, not just extensions, and uploaded files should be stored outside the web root.

💡 Machine Learning in Threat Detection

Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.

🔍 Check Any IP Address

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