IP威胁报告
86.38.102.19
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: 38 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 57 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 5 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 18 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 86.38.102.19 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 86.38.102.0/24
- 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 86.38.102.19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86.38.102.19。
邻居在 86.38.102.0/24
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 |
|---|---|---|---|
| 1443 | Unknown | Low | Service on port 1443 |
| 4000 | Unknown | Low | Service on port 4000 |
| 7443 | Unknown | Low | Service on port 7443 |
| 8443 | HTTPS-Alt | Low | Service on port 8443 |
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
86.38.102.19 has been assigned a threat score of 255/100 (Critical). 这是一个严重级别的威胁。系统管理员应将此IP视为敌对地址，无例外地阻止所有入站连接。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
地址86.38.102.19来源于Brisbane, Australia，运营在Cyberzone S.A.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Australia的101个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分255/100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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💡 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.
💡 Insider Threat Indicators
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.