IP威胁报告
104.23.217.130
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: 4 | 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: 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 | |
| Danger strong hits: 3 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +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 104.23.217.130 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 104.23.217.0/24
- 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 104.23.217.130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。
🔎 目录扫描防御
IP 104.23.217.130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 104.23.217.0/24
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
104.23.217.130 has been assigned a threat score of 155/100 (Critical). 这将其归入严重威胁类别。强烈建议在所有网络边界立即进行封锁。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
地址104.23.217.130来源于Stockholm, Sweden，运营在Cloudflare, Inc.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6天的观察窗口期间，我们记录了来自此IP的4次敌对请求——平均每天约0.7次。 此地址属于数据中心或云托管提供商。托管IP经常被专门租用廉价VPS实例来进行攻击的威胁行为者利用。 识别出两种攻击模式（User-Agent Anomaly和Path Enumeration），表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 我们的记录显示来自Sweden的123个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分155/100将此地址置于最高严重性级别。应封锁并调查任何历史连接。
This IP belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
Related Threats
Security Intelligence
💡 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.
💡 IoT Device Compromise Patterns
Internet of Things devices are prime targets for botnet recruitment due to weak default credentials, infrequent updates, and always-on connectivity. Compromised IoT devices generate persistent scanning and attack traffic without their owners knowledge.