IP威胁报告
92.209.208.86
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 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +10 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| 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 92.209.208.86 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
🔎 目录扫描防御
IP 92.209.208.86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。
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
92.209.208.86 has been assigned a threat score of 83/100 (Critical). 如此高的分数标志着一个关键威胁行为者。该地址在多个检测向量上表现出持续的、激进的恶意行为。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
地址92.209.208.86来源于Stuttgart, Germany，运营在Vodafone GmbH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。 在其1天的观察窗口期间，我们记录了来自此IP的1次敌对请求——平均每天约1次。 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。 该IP表现出目录枚举行为，系统地请求不存在的路径以发现隐藏文件和配置错误的资源。 Germany目前在我们的数据库中占132个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 评分83/100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 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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Security Intelligence
💡 Credential Stuffing at Scale
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
💡 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.