IP威胁报告
117.222.234.226
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 |
|---|---|---|---|
| Burst 6/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 6 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 4 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +40 | |
| Danger strong hits: 6 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| POST requests present | 自动分析检测到行为异常 | +8 | |
| POST seen | 自动分析检测到行为异常 | +8 | |
| 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 117.222.234.226 已在应用层封锁（HTTP 403）
- 建议在防火墙层（iptables/CSF）进行封锁
- 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
🌊 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117.222.234.226。
🤖 User-Agent异常防御
IP 117.222.234.226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。
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
117.222.234.226 has been assigned a threat score of 208/100 (Critical). 凭借此评分，该IP属于严重威胁级别——是我们监控数据库中最危险的地址之一。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
117.222.234.226注册在Mahesāna, India，运营在BSNL Internet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。 我们的传感器在6天内捕获了来自此地址的262次恶意请求，反映出每天约43.7次的持续攻击节奏。 从住宅网络运营，此IP可能代表一个被入侵的家庭网关或已被招募到更大攻击基础设施中的IoT设备。 识别出两种攻击模式（Request Flooding和User-Agent Anomaly），表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 India目前在我们的数据库中占201个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分208/100，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.
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Security Intelligence
💡 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.
💡 Privacy-Preserving Threat Detection
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.