在 AI 时代挖掘新需求:从安全黑名单项目中洞察用户真实诉求
a. 内容描述
核心功能定位:
该项目是一个动态更新的 IP 黑名单库,专注于聚合全球网络安全团队提供的恶意 IP 数据,用于防火墙拦截网络攻击、欺诈和垃圾邮件等威胁。其核心价值在于通过共享安全情报提升互联网整体防护效率。
关键应用场景:
企业防火墙:拦截已知攻击源(如暴力破解、僵尸网络)。
电子商务平台:防止欺诈交易和爬虫滥用。
匿名网络管理:可选屏蔽 TOR 节点以降低风险。
b. 功能特性
核心功能点:
多源聚合:整合来自 Spamhaus、Abuse.ch 等 30+权威机构的实时数据。
分级防护:提供 4 级黑名单(基础防护→高误报容忍),适配不同安全需求。
自动化更新:通过 cron 任务每日同步最新威胁数据。
兼容性:支持主流防火墙系统(如 FireHOL、CSF)的即插即用配置。
特色能力:
动态代理检测:识别开放代理和 TOR 出口节点。
比特币节点监控:辅助分析潜在恶意加密货币活动。
d. 使用说明
基础配置:
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白名单机制:优先放行可信 IP 以避免误封。
更新策略:建议每日通过
update-ipsets.sh
脚本同步数据。
e. 潜在新需求
需求 1:用户希望提供 IP 黑名单的 JSON 格式输出,便于集成到现代 API 驱动的安全系统中。
需求 2:用户需要跨黑名单的 IP 信誉评分功能,以量化风险等级。
关键发现:尽管 AI 能快速实现技术方案,但用户真实需求(如 #61 请求的 JSON 格式、#5 提出的跨名单比对)仍需从实际使用痛点中挖掘。该项目证明,持续倾听社区反馈比技术堆砌更能塑造有价值的产品。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号(办公 AI 智能小助手)公众号二维码

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