IP威胁报告
125.165.34.191
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 |
|---|---|---|---|
| Burst 14/10s | 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 | |
| Danger medium hits: 9 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 12 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| 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 |
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 125.165.34.191 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125.165.34.191。
🤖 User-Agent异常防御
IP 125.165.34.191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。
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
125.165.34.191 has been assigned a threat score of 295/100 (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
威胁情报分析将125.165.34.191与来自South Tangerang, Indonesia，运营在PT. TELKOM INDONESIA的网络中的恶意活动相关联。该地址自首次检测以来一直处于观察状态。 我们的传感器在4天内捕获了来自此地址的145次恶意请求，反映出每天约36.3次的持续攻击节奏。 这是一个住宅IP地址，表明可能是被入侵的家用设备，如路由器、智能设备或参与僵尸网络的受感染工作站。 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。 我们的记录显示来自Indonesia的101个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分295/100，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
🇮🇩 Top threats from Indonesia
157.15.40.62 (340)157.15.40.88 (340)157.15.40.89 (340)157.15.40.61 (340)157.15.40.93 (340)View all →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.
💡 Credential Stuffing at Scale
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.