IP威胁报告
212.30.36.9
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 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +10 | |
| 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 strong hits: 2 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 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
网络供应商
建议
已采取和建议的措施
- IP 212.30.36.9 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 212.30.36.0/24
- 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 212.30.36.9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 212.30.36.9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 212.30.36.0/24
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
212.30.36.9 has been assigned a threat score of 100/100 (Critical). 凭借此评分，该IP属于严重威胁级别——是我们监控数据库中最危险的地址之一。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
我们的监控基础设施已将212.30.36.9（地理位置为Nuremberg, Germany，运营在GSL Networks Pty LTD的网络中）识别为可疑网络活动的来源。 在26天的时间内，此IP产生了237次恶意请求，平均每天约9.1次请求。 该地址被归类为住宅，意味着它可能属于终端用户ISP连接。来自住宅IP的恶意活动通常表明设备已被入侵或属于僵尸网络。 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Germany的151个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分100/100，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。
This IP is classified as residential, suggesting it may belong to a compromised home device, IoT botnet member, or an infected personal computer. Residential IPs involved in attacks often indicate malware infection without the owner's knowledge.
Related Threats
Security Intelligence
💡 Directory Traversal Attacks
Path traversal attacks attempt to access files outside the intended directory by manipulating file path references. Attackers use sequences like ../ to reach sensitive system files such as /etc/passwd or application configuration files.
💡 Machine Learning in Threat Detection
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.