IP威胁报告
192.253.209.75
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 |
|---|---|---|---|
| Burst 13/2s | 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 | |
| Burst 15/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 17/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 40/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 41/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 43/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 47/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 54/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 48 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 937 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 969 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 126 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 355 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 372 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| UA changed | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 |
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 192.253.209.75 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 192.253.209.0/24
- 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
🌊 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192.253.209.75。
🤖 User-Agent异常防御
IP 192.253.209.75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。
邻居在 192.253.209.0/24
来自同一/24子网的其他被封锁IP——表明该网络范围存在系统性滥用。
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
192.253.209.75 has been assigned a threat score of 255/100 (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
192.253.209.75注册在Jersey City, United States，运营在GSL Networks Pty LTD的网络中。该IP在触发多个行为检测签名后首次出现在我们的威胁源中。 在3天的时间内，此IP产生了456次恶意请求，平均每天约152次请求。 此IP被识别为VPN或代理端点，通常用于掩盖攻击流量的真实来源并绕过地理或信誉封锁。 识别出两种攻击模式（Request Flooding和User-Agent Anomaly），表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 United States目前在我们的数据库中占36,231个被封锁IP，使其成为恶意流量的主要来源。 威胁评分255/100，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 is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
Related Threats
🇺🇸 Top threats from United States
104.28.246.115 (350)104.28.214.122 (350)216.73.160.52 (350)34.187.158.4 (340)34.186.187.208 (340)View all →Security Intelligence
💡 DDoS Mitigation Approaches
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
💡 Machine Learning in Threat Detection
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.