IP威胁报告
38.244.14.191
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 |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| Foreign referer | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Probe 302→404 | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| 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 38.244.14.191 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 38.244.14.0/24
- 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 38.244.14.191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。
🤖 User-Agent异常防御
IP 38.244.14.191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。
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
38.244.14.191 has been assigned a threat score of 95/100 (Critical). 这将其归入严重威胁类别。强烈建议在所有网络边界立即进行封锁。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
38.244.14.191注册在Hong Kong, Hong Kong，运营在NetLab Global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87天的时间内，此IP产生了441次恶意请求，平均每天约5.1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。 Hong Kong目前在我们的数据库中占107个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 评分95/100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 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
💡 XML External Entity (XXE) Attacks
XXE vulnerabilities in XML parsers allow attackers to read local files, perform SSRF, and execute denial of service attacks. Many legacy applications and APIs remain vulnerable to XXE due to insecure default XML parser configurations.
💡 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.