IP威胁报告
88.80.26.3
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: Go-http-client | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| POST requests present | 自动分析检测到行为异常 | +8 |
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 88.80.26.3 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 88.80.26.3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 88.80.26.3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 |
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| 443 | HTTPS | Low | HTTPS web server — encrypted web traffic |
| 8443 | HTTPS-Alt | Low | Service on port 8443 |
| 9001 | Unknown | Low | Service on port 9001 |
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
88.80.26.3 has been assigned a threat score of 73/100 (High). 此分数表明高威胁严重性。该IP显示出明确的恶意行为模式，需要立即采取防御措施。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
我们的监控基础设施已将88.80.26.3（地理位置为Stockholm, Sweden，运营在Periquito的网络中）识别为可疑网络活动的来源。 我们的传感器在1天内捕获了来自此地址的1次恶意请求，反映出每天约1次的持续攻击节奏。 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Sweden的101个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分73/100将此IP置于高风险类别。建议在防火墙级别进行封锁。
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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💡 TLS Fingerprinting (JA3/JA4)
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
💡 Threat Score Calculation Methods
Threat scoring combines multiple signals — request patterns, known signatures, IP reputation, geographic risk, and behavioral analysis — into a single actionable metric. Weighted scoring models allow tuning sensitivity to balance security with usability.