ABUSE.MOM
威胁报告

IP威胁报告
135.225.37.79

ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光

生成时间: 2026-05-30 10:18:28
首次发现: 2026-04-23 10:00:05
最后发现: 2026-04-24 04:00:06
280

⛔ 判定:封锁

该IP地址已被归类为自动化恶意活动的来源。 威胁评分: 280/100. 已观察到的恶意请求总数: 9.

UA_SUSDANGER_PATHBURSTRATIO_404REDIRECT_PROBE
01

地理位置与分类

IP地址
135.225.37.79
类型
Hosting
国家
🇸🇪 Sweden
城市
Gävle
ISP
Microsoft Corporation
组织
Microsoft Azure Cloud (swedencentral)
自治系统
AS8075 Microsoft Corporation
请求次数
9
02

检测签名

签名描述分数严重性
UA suspicious (short/empty)自动分析检测到行为异常+15
Danger strong hits: 18高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用+100
Danger medium hits: 432中等风险:管理面板、配置文件+60
Burst: 64 req / 2s请求频率异常——自动扫描+35
Burst: 200 req / 10s请求频率异常——自动扫描+35
Danger medium hits: 436中等风险:管理面板、配置文件+60
Burst: 115 req / 2s请求频率异常——自动扫描+35
Danger strong hits: 12高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用+100
Danger medium hits: 327中等风险:管理面板、配置文件+60
Burst: 65 req / 2s请求频率异常——自动扫描+35
Danger strong hits: 9高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用+100
Danger medium hits: 218中等风险:管理面板、配置文件+60
Burst: 63 req / 2s请求频率异常——自动扫描+35
Burst: 66 req / 2s请求频率异常——自动扫描+35
Danger strong hits: 6高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用+100
404 ratio 40-60%大多数请求返回404——目录枚举+15
Probe pattern 302->404 same path自动分析检测到行为异常+20
Burst: 38 req / 2s请求频率异常——自动扫描+35
Burst: 114 req / 10s请求频率异常——自动扫描+35
Burst: 68 req / 2s请求频率异常——自动扫描+35
Burst: 58 req / 2s请求频率异常——自动扫描+35
Burst: 164 req / 10s请求频率异常——自动扫描+35
Danger strong hits: 8高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用+100
Danger medium hits: 441中等风险:管理面板、配置文件+60
Burst: 62 req / 2s请求频率异常——自动扫描+35
Burst: 187 req / 10s请求频率异常——自动扫描+35
Σ = 1305
03

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。

[redacted]
GET
/
200
[redacted]
GET
/page
200
显示请求: 2 · HTTP 404: 0 · 危险模式: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

时间线

2026-04-23 10:00:05
检测到首次恶意请求
IP已从服务器日志进入监控
观察期间
触发了多个检测签名
UA suspicious (short/empty) (+15), Danger strong hits: 18 (+100), Danger medium hits: 432 (+60)
2026-04-24 04:00:06
观察到最后一次恶意请求
总分达到: 280/100
下一周期
IP已封锁——所有后续请求被拒绝(HTTP 403)
自动添加到封锁列表
05

网络供应商

Microsoft Corporation
AS8075 · 🇸🇪 Sweden
06

建议

已采取和建议的措施

  • IP 135.225.37.79 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

🤖 User-Agent异常防御

IP 135.225.37.79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。

🌊 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135.225.37.79。

🔎 目录扫描防御

IP 135.225.37.79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。

09

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。

✓ 清洁
ix.dnsbl.manitu.net
✓ 清洁
dnsbl.sorbs.net
✓ 清洁
zen.spamhaus.org
✓ 清洁
dnsbl-1.uceprotect.net
✓ 清洁
bl.spamcop.net
✓ 清洁
b.barracudacentral.org
✓ 清洁
psbl.surriel.com
✓ 清洁
truncate.gbudb.net

已检查:Spamhaus、SpamCop、Barracuda、SORBS、CBL、UCEProtect。

10

Threat Analysis

135.225.37.79 has been assigned a threat score of 280/100 (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:

User-Agent AnomalyRequest FloodingPath Enumeration

📊 Threat Analysis

地址135.225.37.79来源于Gävle, Sweden,运营在Microsoft Corporation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1天的时间内,此IP产生了9次恶意请求,平均每天约9次请求。 被归类为托管IP,此地址可能运行在租用的服务器或云实例上。攻击者偏好数据中心IP因其高带宽和一次性特点。 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Sweden的104个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分280/100,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 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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Related Threats

🇸🇪 Top threats from Sweden

74.241.249.229 (340)91.92.42.120 (300)91.92.42.63 (300)51.107.182.56 (280)20.91.197.150 (280)View all →

🏢 Same network: AS8075

74.241.249.229 (340)51.107.182.56 (280)20.91.197.150 (280)51.12.82.80 (280)20.91.194.140 (280)View all →
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Security Intelligence

💡 User-Agent Analysis Techniques

Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.

💡 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.

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