IP威胁报告
203.175.97.189
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 |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | 自动分析检测到行为异常 | +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 203.175.97.189 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 203.175.97.0/24
- 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
⚙️ 一般安全
将203.175.97.189添加到防火墙封锁列表。检查日志中的成功连接。在所有面向公众的服务上启用全面日志记录。
邻居在 203.175.97.0/24
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
203.175.97.189 has been assigned a threat score of 85/100 (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。
📊 Threat Analysis
203.175.97.189注册在Ho Chi Minh City, Vietnam，运营在Lienvps Technology Company Limited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10天的时间内，此IP产生了509次恶意请求，平均每天约50.9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。 我们的记录显示来自Vietnam的1,191个恶意IP，使其成为全球威胁活动的主要贡献者。 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
🇻🇳 Top threats from Vietnam
103.98.152.152 (285)180.93.0.112 (280)103.216.118.66 (273)183.91.14.218 (255)163.223.211.27 (253)View all →🏢 Same network: AS150820
157.66.252.114 (165)160.30.190.218 (165)157.15.38.25 (140)157.15.38.221 (140)157.66.253.119 (140)View all →Security Intelligence
💡 Insider Threat Indicators
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.
💡 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.