IP威胁报告
71.6.242.184
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 | |
| Burst: 5 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +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 71.6.242.184 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 71.6.242.0/24
- 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 71.6.242.184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。
🌊 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71.6.242.184。
邻居在 71.6.242.0/24
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。
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 |
|---|---|---|---|
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
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
71.6.242.184 has been assigned a threat score of 60/100 (High). 该IP被评为高级别威胁。网络管理员应实施阻止规则并监控来自此地址的任何连接。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
威胁情报分析将71.6.242.184与来自Boise, United States，运营在CariNet, 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。 识别出两种攻击模式（User-Agent Anomaly和Request Flooding），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United States的141个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分60/100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.
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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.
💡 Autonomous System Analysis
Analyzing attack patterns at the AS (Autonomous System) level reveals which networks harbor the most malicious activity. Some ASes have abuse rates orders of magnitude higher than average, indicating lax enforcement of acceptable use policies.