IP威胁报告
165.140.199.254
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 | |
| Danger medium hits: 10 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 2 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +20 | |
| Danger medium hits: 4 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +40 | |
| Danger medium hits: 6 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 8 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Directory Scan | 自动分析检测到行为异常 | +0 | |
| Foreign referer | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Probe 302→404 | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| 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
建议
已采取和建议的措施
- IP 165.140.199.254 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 165.140.199.0/24
- 确保敏感文件（.env、.git、备份）无法从网络访问
🔎 目录扫描防御
IP 165.140.199.254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。
🤖 User-Agent异常防御
IP 165.140.199.254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 165.140.199.0/24
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
165.140.199.254 has been assigned a threat score of 130/100 (Critical). 这代表着极高风险等级。我们的检测系统已从该地址标记出多个高置信度的恶意意图指标。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
威胁情报分析将165.140.199.254与来自Almaty, KZ，运营在Cubed Networks LLC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25天的观察窗口期间，我们记录了来自此IP的3,033次敌对请求——平均每天约121.3次。 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。 我们的记录显示来自KZ的101个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分130/100，此IP属于我们数据库中最危险的地址之一。强烈建议立即完全封锁。
Related Threats
Security Intelligence
💡 API Abuse and Enumeration
Modern attacks increasingly target APIs rather than traditional web interfaces. Attackers enumerate endpoints, test for broken authentication, and exploit excessive data exposure. API attacks are harder to detect as they mimic legitimate programmatic access patterns.
💡 Behavioral Analysis vs Signature Detection
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.