IP威胁报告
103.125.146.3
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: 61 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Burst: 6 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 21 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 47 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 3 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +30 | |
| Danger strong hits: 108 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 2 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +20 | |
| Burst: 20 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +10 | |
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 |
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 103.125.146.3 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 103.125.146.0/24
- 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 103.125.146.3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103.125.146.3。
🔎 目录扫描防御
IP 103.125.146.3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 103.125.146.0/24
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
103.125.146.3 has been assigned a threat score of 225/100 (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103.125.146.3来源于Tokyo, Japan，运营在F.N.S. HOLDINGS LIMITED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84天的观察窗口期间，我们记录了来自此IP的5次敌对请求——平均每天约0.1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。 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。 我们的记录显示来自Japan的145个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分225/100，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 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.
Related Threats
Security Intelligence
💡 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.
💡 Automated Incident Response
Automated response systems can block threats in milliseconds, far faster than human analysts. However, automation requires careful safeguards — rate limits on blocking actions, automatic expiration, and human review queues prevent automated systems from causing self-inflicted outages.