IP威胁报告
39.173.76.5
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 |
|---|---|---|---|
| Burst 27/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 9/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 4 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +40 | |
| Probe 302→404 | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| UA bot: curl | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| 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 39.173.76.5 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
🌊 洪水/DDoS缓解
在nginx中实施limit_req_zone。部署具有DDoS防护的CDN。配置SYN cookies和连接跟踪以限制39.173.76.5。
🔎 目录扫描防御
IP 39.173.76.5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 39.173.76.5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
39.173.76.5 has been assigned a threat score of 195/100 (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。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
地址39.173.76.5来源于Hangzhou, China，运营在China Mobile Communications Corporation的网络中。它是通过对受监控端点的入站网络流量进行自动分析而被识别的。 我们的传感器在2天内捕获了来自此地址的59次恶意请求，反映出每天约29.5次的持续攻击节奏。 这是一个移动网络IP。虽然移动地址通常通过CGNAT共享，但来自此地址的持续恶意活动表明存在自动化滥用。 3种不同攻击向量的组合表明这是一个复杂的多方位威胁行为者，部署自动化工具同时探测多个攻击面。 China目前在我们的数据库中占102个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分195/100，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。
Related Threats
🇨🇳 Top threats from China
180.184.55.222 (340)101.200.57.251 (310)118.25.236.48 (280)47.93.233.71 (273)120.48.70.170 (273)View all →🏢 Same network: AS56041
View all →Security Intelligence
💡 DDoS Mitigation Approaches
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
💡 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.