IP威胁报告
34.169.228.57
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 | |
| Burst: 14 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 15 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| 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 34.169.228.57 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34.169.228.57。
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
34.169.228.57 has been assigned a threat score of 130/100 (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34.169.228.57已追溯至The Dalles, United States，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。 在1天的时间内，此IP产生了1次恶意请求，平均每天约1次请求。 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。 United States目前在我们的数据库中占140个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分130/100，此IP属于我们数据库中最危险的地址之一。强烈建议立即完全封锁。
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 States
104.28.246.115 (350)104.28.246.113 (340)104.28.246.116 (340)104.28.235.58 (340)104.28.246.122 (340)View all →Security Intelligence
💡 SQL Injection Campaigns
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
💡 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.