IP威胁报告
216.73.160.43
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 >= 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 strong hits: 1 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| UA suspicious (short/empty) | 自动分析检测到行为异常 | +15 |
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 216.73.160.43 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 216.73.160.0/24
- 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 216.73.160.43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 216.73.160.43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 216.73.160.0/24
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
216.73.160.43 has been assigned a threat score of 75/100 (High). 这将其归类为高严重性威胁。建议对敏感基础设施进行主动封锁。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
我们的监控基础设施已将216.73.160.43（地理位置为New York, United States，运营在Bandito Networks的网络中）识别为可疑网络活动的来源。 我们的传感器在47天内捕获了来自此地址的186次恶意请求，反映出每天约4次的持续攻击节奏。 从住宅网络运营，此IP可能代表一个被入侵的家庭网关或已被招募到更大攻击基础设施中的IoT设备。 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。 United States目前在我们的数据库中占151个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 评分75/100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 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
🇺🇸 Top threats from United States
104.28.246.115 (350)104.28.246.113 (340)104.28.246.116 (340)104.28.235.58 (340)104.28.246.122 (340)View all →Security Intelligence
💡 File Upload Vulnerabilities
Insecure file upload functionality allows attackers to upload web shells, malware, or scripts that execute on the server. Proper validation must check file content, not just extensions, and uploaded files should be stored outside the web root.
💡 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.