IP威胁报告
91.230.225.76
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: 38 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 125 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| UA bot: Go-http-client | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| Danger strong hits: 3 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +75 | |
| Danger medium hits: 3 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +30 | |
| Danger strong hits: 6 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Burst: 6 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 91.230.225.76 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 91.230.225.0/24
- 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 91.230.225.76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91.230.225.76。
🔎 目录扫描防御
IP 91.230.225.76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。
邻居在 91.230.225.0/24
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
91.230.225.76 has been assigned a threat score of 255/100 (Critical). 这代表着极高风险等级。我们的检测系统已从该地址标记出多个高置信度的恶意意图指标。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
91.230.225.76注册在London, United Kingdom，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。 我们的传感器在26天内捕获了来自此地址的3次恶意请求，反映出每天约0.1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。 检测到3种不同攻击模式，此IP表现出高级自动化扫描框架的典型行为特征。 United Kingdom目前在我们的数据库中占143个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 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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💡 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.
💡 Rate Limiting and Throttling Strategies
Effective rate limiting must balance protection against abuse with allowing legitimate traffic bursts. Sliding window algorithms, token buckets, and adaptive thresholds based on client reputation provide layered defense against flooding attacks.