IP威胁报告
196.196.31.125
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 |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Burst 5/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| DDoS / Flood | 自动分析检测到行为异常 | +0 | |
| Danger medium hits: 4 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +40 | |
| Danger medium hits: 8 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Directory Scan | 自动分析检测到行为异常 | +0 | |
| Foreign referer | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Probe 302→404 | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| 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
建议
已采取和建议的措施
- IP 196.196.31.125 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 196.196.31.0/24
- 确保敏感文件（.env、.git、备份）无法从网络访问
🔎 目录扫描防御
IP 196.196.31.125正在枚举目录。在10次以上404错误后配置fail2ban apache-404 jail。禁用目录列表。
🌊 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196.196.31.125。
🤖 User-Agent异常防御
IP 196.196.31.125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 196.196.31.0/24
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
196.196.31.125 has been assigned a threat score of 165/100 (Critical). 这代表着极高风险等级。我们的检测系统已从该地址标记出多个高置信度的恶意意图指标。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
IP地址196.196.31.125已追溯至City of London, United Kingdom，运营在Angelnet Limited的网络中。我们的威胁检测系统根据观察到的恶意行为模式标记了此地址。 我们的传感器在19天内捕获了来自此地址的1,445次恶意请求，反映出每天约76.1次的持续攻击节奏。 检测到3种不同攻击模式，此IP表现出高级自动化扫描框架的典型行为特征。 我们的记录显示来自United Kingdom的104个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分165/100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。
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104.28.240.60 (340)104.28.208.60 (340)91.230.225.239 (305)91.230.225.147 (305)185.92.25.78 (305)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.
💡 Behavioral Analysis vs Signature Detection
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.