IP威胁报告
104.28.246.115
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 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Burst 15/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 16/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 28/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 29/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 5/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 56/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 59/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 8/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 16 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 17 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 30 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 5 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 56 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 57 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 60 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 9 req / 2s | 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 medium hits: 129 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 2 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +20 | |
| Danger medium hits: 31 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 32 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 44 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 6 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 64 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 86 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 95 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 15 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 16 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 30 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 32 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 6 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 60 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 8 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Foreign referer | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Foreign referer seen | 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 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| UA bot: Go-http-client | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| UA bot: python | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| UA changed | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| UA changed for same IP | 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 104.28.246.115 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 104.28.246.0/24
- 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 104.28.246.115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104.28.246.115。
🤖 User-Agent异常防御
IP 104.28.246.115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 104.28.246.0/24
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
104.28.246.115 has been assigned a threat score of 350/100 (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
104.28.246.115注册在St Louis, United States，运营在Cloudflare, Inc.的网络中。该IP在触发多个行为检测签名后首次出现在我们的威胁源中。 在84天的时间内，此IP产生了90次恶意请求，平均每天约1.1次请求。 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。 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222个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分350/100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.
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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.
💡 Behavioral Analysis vs Signature Detection
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.