IP威胁报告
34.12.244.35
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 200/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 200/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 119 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 159 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 149 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 89 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Foreign referer | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| UA changed | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| UA suspicious | 自动分析检测到行为异常 | +15 |
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 34.12.244.35 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34.12.244.35。
🤖 User-Agent异常防御
IP 34.12.244.35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。
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
34.12.244.35 has been assigned a threat score of 280/100 (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34.12.244.35已追溯至Groningen, Netherlands，运营在Google LLC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4天内捕获了来自此地址的93次恶意请求，反映出每天约23.3次的持续攻击节奏。 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。 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。 评分280/100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。
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
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.
💡 IoT Device Compromise Patterns
Internet of Things devices are prime targets for botnet recruitment due to weak default credentials, infrequent updates, and always-on connectivity. Compromised IoT devices generate persistent scanning and attack traffic without their owners knowledge.