IP威胁报告
91.217.249.31
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: python | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| 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 91.217.249.31 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 91.217.249.0/24
- 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 91.217.249.31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 91.217.249.0/24
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
91.217.249.31 has been assigned a threat score of 75/100 (High). 在此威胁级别下，该IP被视为高风险。应更新防火墙规则以拒绝来自此来源的流量。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
91.217.249.31注册在Frankfurt am Main, Germany，运营在F.N.S. HOLDINGS LIMITED的网络中。该IP在触发多个行为检测签名后首次出现在我们的威胁源中。 该地址在我们的监控系统中活跃了3天，产生了2次标记请求，速率约为每天0.7次。 该地址作为VPN/代理出口节点运营。攻击者通过匿名化服务路由流量以隐藏真实位置。 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。 我们的记录显示来自Germany的139个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分75/100表明这是一个已确认的恶意行为者。网络级别封锁是适当的。
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
Related Threats
Security Intelligence
💡 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.
💡 Machine Learning in Threat Detection
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.