IP威胁报告
34.143.174.220
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 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +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 34.143.174.220 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
🔎 目录扫描防御
IP 34.143.174.220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。
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
34.143.174.220 has been assigned a threat score of 95/100 (Critical). 如此高的分数标志着一个关键威胁行为者。该地址在多个检测向量上表现出持续的、激进的恶意行为。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
我们的监控基础设施已将34.143.174.220（地理位置为Singapore, Singapore，运营在Google LLC的网络中）识别为可疑网络活动的来源。 在1天的时间内，此IP产生了10次恶意请求，平均每天约10次请求。 该IP被归类为托管/数据中心基础设施，通常与用于自动化攻击活动、僵尸网络命令控制或大规模漏洞扫描的租用服务器相关联。 该IP表现出目录枚举行为，系统地请求不存在的路径以发现隐藏文件和配置错误的资源。 Singapore目前在我们的数据库中占103个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 评分95/100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
🇸🇬 Top threats from Singapore
85.203.23.12 (340)85.203.23.31 (330)84.17.39.195 (325)192.166.246.30 (325)85.203.21.101 (320)View all →Security Intelligence
💡 Directory Traversal Attacks
Path traversal attacks attempt to access files outside the intended directory by manipulating file path references. Attackers use sequences like ../ to reach sensitive system files such as /etc/passwd or application configuration files.
💡 Web Application Firewall Strategies
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.