IP威胁报告
47.237.93.211
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 |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | 自动分析检测到行为异常 | +15 | |
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 |
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 47.237.93.211 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
🤖 User-Agent异常防御
IP 47.237.93.211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。
🔎 目录扫描防御
IP 47.237.93.211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。
开放端口和服务
来自Shodan的网络侦察数据。开放端口可能表示正在运行的服务、错误配置或潜在的攻击面。
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| 5432 | PostgreSQL | High | PostgreSQL database — direct database access risk |
⚠️ 在47.237.93.211上检测到1个高风险端口。 这些服务在没有严格防火墙规则的情况下不应公开访问。
数据来源：Shodan InternetDB。独立于abuse.mom进行扫描。
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
47.237.93.211 has been assigned a threat score of 100/100 (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
地址47.237.93.211来源于Singapore, Singapore，运营在Alibaba (US) Technology Co., Ltd.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。 在1天的时间内，此IP产生了1次恶意请求，平均每天约1次请求。 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（User-Agent Anomaly和Path Enumeration），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Singapore的107个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分100/100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.
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💡 User-Agent Analysis Techniques
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
💡 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.