IP威胁报告
34.154.194.1
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 197/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 54/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 197 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 54 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 52 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 64 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 448 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| POST requests present | 自动分析检测到行为异常 | +8 | |
| POST seen | 自动分析检测到行为异常 | +8 |
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 34.154.194.1 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34.154.194.1。
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
34.154.194.1 has been assigned a threat score of 238/100 (Critical). 凭借此评分，该IP属于严重威胁级别——是我们监控数据库中最危险的地址之一。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
34.154.194.1注册在Milan, Italy，运营在Google LLC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。 该地址在我们的监控系统中活跃了6天，产生了241次标记请求，速率约为每天40.2次。 该IP从数据中心基础设施运营，是有组织攻击行动中使用的典型地址。 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。 评分238/100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.
💡 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.