IP威胁报告
146.103.116.219
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 |
|---|---|---|---|
| Form spam: no_js_check | 请求内容中的垃圾/恶意关键词 | +0 |
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 146.103.116.219 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
📧 垃圾邮件防护
在所有公共表单上启用CAPTCHA。添加蜜罐字段。将每个IP的提交限制为每分钟3次。部署Akismet或CleanTalk。
开放端口和服务
来自Shodan的网络侦察数据。开放端口可能表示正在运行的服务、错误配置或潜在的攻击面。
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| 443 | HTTPS | Low | HTTPS web server — encrypted web traffic |
| 444 | Unknown | Low | Service on port 444 |
| 8000 | Unknown | Low | Service on port 8000 |
数据来源：Shodan InternetDB。独立于abuse.mom进行扫描。
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
146.103.116.219 has been assigned a threat score of 70/100 (High). 此分数表明高威胁严重性。该IP显示出明确的恶意行为模式，需要立即采取防御措施。
📊 Threat Analysis
IP地址146.103.116.219已追溯至Amsterdam, Netherlands，运营在Servers Tech Fzco的网络中。我们的威胁检测系统根据观察到的恶意行为模式标记了此地址。 在1天的时间内，此IP产生了1次恶意请求，平均每天约1次请求。 该IP被归类为托管/数据中心基础设施，通常与用于自动化攻击活动、僵尸网络命令控制或大规模漏洞扫描的租用服务器相关联。 Netherlands目前在我们的数据库中占178个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分70/100将此IP置于高风险类别。建议在防火墙级别进行封锁。
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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💡 SQL Injection Campaigns
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
💡 Insider Threat Indicators
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.