IP威胁报告
146.190.255.103
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 medium hits: 1 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +10 | |
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| POST seen | 自动分析检测到行为异常 | +8 | |
| UA changed | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| UA suspicious | 自动分析检测到行为异常 | +15 |
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 146.190.255.103 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 146.190.255.103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
146.190.255.103 has been assigned a threat score of 68/100 (High). 这将其归类为高严重性威胁。建议对敏感基础设施进行主动封锁。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
IP地址146.190.255.103已追溯至Toronto, Canada，运营在DigitalOcean, LLC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5天的时间内，此IP产生了718次恶意请求，平均每天约143.6次请求。 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。 Canada目前在我们的数据库中占2,590个被封锁IP，使其成为恶意流量的主要来源。 评分68/100需要主动监控和速率限制。建议对敏感系统进行完全封锁。
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.
Related Threats
Security Intelligence
💡 Brute Force Attack Mechanics
Brute force attacks systematically try username and password combinations to gain unauthorized access. Modern attacks leverage credential databases from previous breaches, testing millions of combinations using distributed botnets across multiple IP addresses.
💡 Rate Limiting and Throttling Strategies
Effective rate limiting must balance protection against abuse with allowing legitimate traffic bursts. Sliding window algorithms, token buckets, and adaptive thresholds based on client reputation provide layered defense against flooding attacks.