IP威胁报告
184.174.58.197
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 changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger medium hits: 12 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| 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 | |
| Imported from old blocklist | 自动分析检测到行为异常 | +0 | |
| Danger medium hits: 6 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 |
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 184.174.58.197 已在应用层封锁（HTTP 403）
- 建议在防火墙层（iptables/CSF）进行封锁
- 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 184.174.58.197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 184.174.58.197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。
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
184.174.58.197 has been assigned a threat score of 130/100 (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184.174.58.197已追溯至Los Angeles, United States，运营在Colocation America Corporation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。 我们的传感器在11天内捕获了来自此地址的5次恶意请求，反映出每天约0.5次的持续攻击节奏。 该IP被归类为托管/数据中心基础设施，通常与用于自动化攻击活动、僵尸网络命令控制或大规模漏洞扫描的租用服务器相关联。 识别出两种攻击模式（User-Agent Anomaly和Path Enumeration），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United States的151个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分130/100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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💡 HTTP Header Analysis for Threat Detection
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
💡 Privacy-Preserving Threat Detection
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.