IP威胁报告
95.79.30.189
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: java | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| UA bot: wget | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 |
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 95.79.30.189 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 95.79.30.189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。
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 |
| 5432 | PostgreSQL | High | PostgreSQL database — direct database access risk |
| 5435 | Unknown | Low | Service on port 5435 |
| 8009 | Unknown | Low | Service on port 8009 |
⚠️ 在95.79.30.189上检测到1个高风险端口。 这些服务在没有严格防火墙规则的情况下不应公开访问。
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
95.79.30.189 has been assigned a threat score of 65/100 (High). 这将其归类为高严重性威胁。建议对敏感基础设施进行主动封锁。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
地址95.79.30.189来源于Nizhniy Novgorod, Russia，运营在CJSC "ER-Telecom Holding" Nizhny Novgorod branch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。 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。 这是一个住宅IP地址，表明可能是被入侵的家用设备，如路由器、智能设备或参与僵尸网络的受感染工作站。 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Russia的179个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分65/100需要主动监控和速率限制。建议对敏感系统进行完全封锁。
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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💡 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.
💡 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.