IP威胁报告
104.28.219.191
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 >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Burst 10/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 10/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 11/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 11/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 36/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 40/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 40/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 11 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 3 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +75 | |
| UA changed | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 |
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 104.28.219.191 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 104.28.219.0/24
- 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 104.28.219.191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。
🌊 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104.28.219.191。
🤖 User-Agent异常防御
IP 104.28.219.191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。
邻居在 104.28.219.0/24
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
104.28.219.191 has been assigned a threat score of 220/100 (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104.28.219.191（地理位置为Kansas City, United States，运营在Cloudflare, Inc.的网络中）识别为可疑网络活动的来源。 在其13天的观察窗口期间，我们记录了来自此IP的540次敌对请求——平均每天约41.5次。 该地址作为VPN/代理出口节点运营。攻击者通过匿名化服务路由流量以隐藏真实位置。 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United States的138个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分220/100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 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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💡 DDoS Mitigation Approaches
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
💡 Machine Learning in Threat Detection
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.