IP威胁报告
176.110.216.10
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 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Form spam: no_js_check | 请求内容中的垃圾/恶意关键词 | +0 |
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 176.110.216.10 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 176.110.216.0/24
- 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 176.110.216.10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。
邻居在 176.110.216.0/24
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
176.110.216.10 has been assigned a threat score of 70/100 (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:
📊 Threat Analysis
我们的监控基础设施已将176.110.216.10（地理位置为Baltimore, United States，运营在GSL Networks Pty LTD的网络中）识别为可疑网络活动的来源。 在24天的时间内，此IP产生了3次恶意请求，平均每天约0.1次请求。 此地址属于数据中心或云托管提供商。托管IP经常被专门租用廉价VPS实例来进行攻击的威胁行为者利用。 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。 United States目前在我们的数据库中占118个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 评分70/100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。
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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💡 SQL Injection Campaigns
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
💡 Autonomous System Analysis
Analyzing attack patterns at the AS (Autonomous System) level reveals which networks harbor the most malicious activity. Some ASes have abuse rates orders of magnitude higher than average, indicating lax enforcement of acceptable use policies.