IP威胁报告
170.168.174.19
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 |
|---|---|---|---|
| UA bot: java | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger strong hits: 7 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 5 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +50 | |
| Burst: 6 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| POST requests present | 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 170.168.174.19 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 170.168.174.19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170.168.174.19。
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
170.168.174.19 has been assigned a threat score of 268/100 (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:
📊 Threat Analysis
地址170.168.174.19来源于Caparroso, Spain，运营在Alex Largman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。 在其1天的观察窗口期间，我们记录了来自此IP的1次敌对请求——平均每天约1次。 此地址属于数据中心或云托管提供商。托管IP经常被专门租用廉价VPS实例来进行攻击的威胁行为者利用。 识别出两种攻击模式（User-Agent Anomaly和Request Flooding），表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 我们的记录显示来自Spain的114个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分268/100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.
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💡 TLS Fingerprinting (JA3/JA4)
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
💡 False Positive Management
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.