IP威胁报告
81.199.26.94
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 changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger strong hits: 338 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 742 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 22 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 80 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 14 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Burst: 21 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 66 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 102 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 50 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 51 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 158 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 |
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 81.199.26.94 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 81.199.26.0/24
- 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 81.199.26.94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81.199.26.94。
邻居在 81.199.26.0/24
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
81.199.26.94 has been assigned a threat score of 255/100 (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
IP地址81.199.26.94已追溯至Frankfurt am Main, Germany，运营在Clouvider Limited的网络中。我们的威胁检测系统根据观察到的恶意行为模式标记了此地址。 在21天的时间内，此IP产生了3次恶意请求，平均每天约0.1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（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。 Germany目前在我们的数据库中占103个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分255/100，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。
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
💡 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.
💡 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.