IP威胁报告
136.108.101.97
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 14/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 15/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 50/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 52/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 26 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 166 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| POST seen | 自动分析检测到行为异常 | +8 |
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 136.108.101.97 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136.108.101.97。
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
136.108.101.97 has been assigned a threat score of 238/100 (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136.108.101.97（地理位置为North Charleston, United States，运营在Google LLC的网络中）识别为可疑网络活动的来源。 在4天的时间内，此IP产生了222次恶意请求，平均每天约55.5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。 来自此IP的基于速率的攻击旨在通过大量请求洪水压垮服务器资源。 我们的记录显示来自United States的36,221个恶意IP，使其成为全球威胁活动的主要贡献者。 威胁评分238/100，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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💡 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.
💡 Emerging Threats from AI-Powered Attacks
Artificial intelligence enables more convincing phishing content, faster vulnerability discovery, and adaptive attack strategies that learn from defensive responses. AI-generated social engineering and automated exploit development represent growing threats.