IP威胁报告
20.219.100.191
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 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| 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 | |
| Danger strong hits: 3 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +75 |
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 20.219.100.191 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
🔎 目录扫描防御
IP 20.219.100.191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。
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 |
|---|---|---|---|
| 6379 | Redis | Critical | Redis in-memory database — frequently misconfigured without auth |
| 10225 | Unknown | Low | Service on port 10225 |
⚠️ 在20.219.100.191上检测到1个高风险端口。开放的数据库端口表明可能存在数据泄露风险。 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
20.219.100.191 has been assigned a threat score of 85/100 (Critical). 这是一个严重级别的威胁。系统管理员应将此IP视为敌对地址，无例外地阻止所有入站连接。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
20.219.100.191注册在Chennai, India，运营在Microsoft Corporation的网络中。该IP在触发多个行为检测签名后首次出现在我们的威胁源中。 在6天的时间内，此IP产生了5次恶意请求，平均每天约0.8次请求。 该IP从数据中心基础设施运营，是有组织攻击行动中使用的典型地址。 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。 我们的记录显示来自India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85/100将此IP置于高风险类别。建议在防火墙级别进行封锁。
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.
Related Threats
Security Intelligence
💡 Credential Stuffing at Scale
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
💡 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.