IP威胁报告
140.248.75.165
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 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 4 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| 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 140.248.75.165 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 140.248.75.0/24
- 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
🤖 User-Agent异常防御
IP 140.248.75.165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 140.248.75.0/24
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
140.248.75.165 has been assigned a threat score of 125/100 (Critical). 这是一个严重级别的威胁。系统管理员应将此IP视为敌对地址，无例外地阻止所有入站连接。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
我们的监控基础设施已将140.248.75.165（地理位置为Frankfurt am Main, Germany，运营在Fastly, Inc.的网络中）识别为可疑网络活动的来源。 我们的传感器在2天内捕获了来自此地址的165次恶意请求，反映出每天约82.5次的持续攻击节奏。 该IP从数据中心基础设施运营，是有组织攻击行动中使用的典型地址。 检测到可疑的User-Agent异常，包括空的、伪造的或快速轮换的UA字符串——自动化扫描工具的特征。 我们的记录显示来自Germany的130个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分125/100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.
Related Threats
Security Intelligence
💡 Cross-Site Scripting (XSS) Attacks
XSS attacks inject malicious scripts into web pages viewed by other users. Reflected XSS uses crafted URLs, while stored XSS persists in databases. Both types can steal session cookies, redirect users, or deface websites.
💡 GraphQL Security Risks
GraphQL APIs introduce specific vulnerabilities including introspection information disclosure, query complexity attacks, batching abuse, and authorization bypass through nested queries. Depth limiting, cost analysis, and field-level authorization address these GraphQL-specific threats.