IP威胁报告
170.168.175.34
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: 20 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 14 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 11 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 24 req / 10s | 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 170.168.175.34 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 170.168.175.0/24
- 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 170.168.175.34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170.168.175.34。
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
170.168.175.34 has been assigned a threat score of 313/100 (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170.168.175.34（地理位置为Wałcz, Poland，运营在Alex Largman的网络中）识别为可疑网络活动的来源。 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。 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。 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。 Poland目前在我们的数据库中占102个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分313/100，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.
Related Threats
Security Intelligence
💡 HTTP Header Analysis for Threat Detection
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
💡 Mobile Malware Distribution
Mobile malware reaches devices through unofficial app stores, malicious links, and even occasionally through official stores using obfuscation techniques. Banking trojans, spyware, and ransomware variants specifically designed for mobile platforms continue to proliferate.