IP威胁报告
57.141.16.79
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 bot: crawler | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +10 |
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 57.141.16.79 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 57.141.16.0/24
- 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
🤖 User-Agent异常防御
IP 57.141.16.79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 57.141.16.0/24
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
57.141.16.79 has been assigned a threat score of 50/100 (Medium). 该IP呈现中等风险。建议对来自此地址的流量实施速率限制和增强日志记录。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
威胁情报分析将57.141.16.79与来自Seattle, United States，运营在Facebook, Inc.的网络中的恶意活动相关联。该地址自首次检测以来一直处于观察状态。 在其1天的观察窗口期间，我们记录了来自此IP的1次敌对请求——平均每天约1次。 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。 检测到可疑的User-Agent异常，包括空的、伪造的或快速轮换的UA字符串——自动化扫描工具的特征。 United States目前在我们的数据库中占199个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 评分50/100需要主动监控和速率限制。建议对敏感系统进行完全封锁。
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
🇺🇸 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
💡 HTTP Header Analysis for Threat Detection
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
💡 Privacy-Preserving Threat Detection
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.