IP威胁报告
102.221.136.22
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 |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Danger medium hits: 5 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +50 | |
| Foreign referer | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Probe 302→404 | 自动分析检测到行为异常 | +20 |
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 102.221.136.22 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 102.221.136.0/24
- 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
🔎 目录扫描防御
IP 102.221.136.22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
102.221.136.22 has been assigned a threat score of 95/100 (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
我们的监控基础设施已将102.221.136.22（地理位置为Uyo, NG，运营在Coquina Software Company Limited的网络中）识别为可疑网络活动的来源。 我们的传感器在3天内捕获了来自此地址的319次恶意请求，反映出每天约106.3次的持续攻击节奏。 此IP被识别为VPN或代理端点，通常用于掩盖攻击流量的真实来源并绕过地理或信誉封锁。 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。 我们的记录显示来自NG的61个恶意IP，使其成为全球威胁活动的值得注意的贡献者。 威胁评分95/100，此IP属于我们数据库中最危险的地址之一。强烈建议立即完全封锁。
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.
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135.136.40.234 (255)135.136.40.30 (255)135.136.40.239 (255)135.136.40.135 (255)105.127.17.59 (208)View all →🏢 Same network: AS329127
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💡 Brute Force Attack Mechanics
Brute force attacks systematically try username and password combinations to gain unauthorized access. Modern attacks leverage credential databases from previous breaches, testing millions of combinations using distributed botnets across multiple IP addresses.
💡 Insider Threat Indicators
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.