IP威胁报告
31.171.130.160
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 14/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 7/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +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 31.171.130.160 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 31.171.130.0/24
- 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31.171.130.160。
邻居在 31.171.130.0/24
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
31.171.130.160 has been assigned a threat score of 80/100 (Critical). 这将其归入严重威胁类别。强烈建议在所有网络边界立即进行封锁。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
IP地址31.171.130.160已追溯至Slough, United Kingdom，运营在F.N.S. HOLDINGS 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。 在1天的时间内，此IP产生了29次恶意请求，平均每天约29次请求。 被归类为托管IP，此地址可能运行在租用的服务器或云实例上。攻击者偏好数据中心IP因其高带宽和一次性特点。 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。 United Kingdom目前在我们的数据库中占3,207个被封锁IP，使其成为恶意流量的主要来源。 评分80/100表明这是一个已确认的恶意行为者。网络级别封锁是适当的。
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
🇬🇧 Top threats from United Kingdom
45.86.203.126 (350)45.138.12.41 (350)91.230.225.114 (350)45.138.12.46 (350)185.192.71.72 (350)View all →🏢 Same network: AS206092
216.73.160.52 (350)91.230.225.114 (350)185.192.71.72 (350)185.192.71.208 (350)103.163.220.216 (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.
💡 False Positive Management
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.