ABUSE.MOM
威胁报告

IP威胁报告
188.104.22.134

ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光

生成时间: 2026-10-26 08:03:49
首次发现: 2026-09-29 18:07:17
最后发现: 2026-10-04 00:54:16
80

⛔ 判定:封锁

该IP地址已被归类为自动化恶意活动的来源。 威胁评分: 80/100. 已观察到的恶意请求总数: 84.

BURSTREFERER
01

地理位置与分类

IP地址
188.104.22.134
类型
Residential
国家
🇩🇪 Germany
城市
Lahr
ISP
VF-Network
组织
Arcor AG
自治系统
AS3209 Vodafone GmbH
请求次数
84
02

检测签名

签名描述分数严重性
Burst 14/10s请求频率异常——自动扫描+35
Burst 14/2s请求频率异常——自动扫描+35
Foreign referer来自无关外部域名的Referer+10
Σ = 80
03

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。

[redacted]
GET
/
200
[redacted]
GET
/page
200
显示请求: 2 · HTTP 404: 0 · 危险模式: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

时间线

2026-09-29 18:07:17
检测到首次恶意请求
IP已从服务器日志进入监控
观察期间
触发了多个检测签名
Burst 14/10s (+35), Burst 14/2s (+35), Foreign referer (+10)
2026-10-04 00:54:16
观察到最后一次恶意请求
总分达到: 80/100
下一周期
IP已封锁——所有后续请求被拒绝(HTTP 403)
自动添加到封锁列表
05

网络供应商

VF-Network
AS3209 · 🇩🇪 Germany

我们已检测到 44 个恶意IP 来自此自治系统。

查看所有IP AS3209 →
06

建议

已采取和建议的措施

  • IP 188.104.22.134 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188.104.22.134。

09

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。

✓ 清洁
psbl.surriel.com
✓ 清洁
cbl.abuseat.org
✓ 清洁
spam.dnsbl.sorbs.net
✓ 清洁
zen.spamhaus.org
✓ 清洁
bl.blocklist.de
✓ 清洁
b.barracudacentral.org
✓ 清洁
dnsbl.dronebl.org

已检查:Spamhaus、SpamCop、Barracuda、SORBS、CBL、UCEProtect。

10

Threat Analysis

188.104.22.134 has been assigned a threat score of 80/100 (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:

Request Flooding

📊 Threat Analysis

地址188.104.22.134来源于Lahr, Germany,运营在VF-Network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4天的时间内,此IP产生了84次恶意请求,平均每天约21次请求。 该地址被归类为住宅,意味着它可能属于终端用户ISP连接。来自住宅IP的恶意活动通常表明设备已被入侵或属于僵尸网络。 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Germany的3,644个恶意IP,使其成为全球威胁活动的主要贡献者。 威胁评分80/100将此IP置于高风险类别。建议在防火墙级别进行封锁。

This IP is classified as residential, suggesting it may belong to a compromised home device, IoT botnet member, or an infected personal computer. Residential IPs involved in attacks often indicate malware infection without the owner's knowledge.

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💡 Machine Learning in Threat Detection

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