IP威胁报告
183.249.95.190
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 | |
| Burst: 32 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 39 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 |
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 183.249.95.190 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
🌊 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183.249.95.190。
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 |
|---|---|---|---|
| 111 | Unknown | Low | Service on port 111 |
| 10001 | Unknown | Low | Service on port 10001 |
| 10250 | Unknown | Low | Service on port 10250 |
| 55000 | Unknown | Low | Service on port 55000 |
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
183.249.95.190 has been assigned a threat score of 90/100 (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183.249.95.190来源于Hangzhou, China，运营在China Mobile Communications Corporation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。 这是一个移动网络IP。虽然移动地址通常通过CGNAT共享，但来自此地址的持续恶意活动表明存在自动化滥用。 来自此IP的基于速率的攻击旨在通过大量请求洪水压垮服务器资源。 我们的记录显示来自China的107个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分90/100，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。
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Security Intelligence
💡 Command Injection Techniques
Command injection occurs when attackers insert operating system commands through application inputs. Successful exploitation grants direct server access, enabling data theft, malware installation, and lateral movement across networks.
💡 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.