IP威胁报告
34.196.116.193
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 | |
| Danger medium hits: 2 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +20 |
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 34.196.116.193 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
⚙️ 一般安全
将34.196.116.193添加到防火墙封锁列表。检查日志中的成功连接。在所有面向公众的服务上启用全面日志记录。
开放端口和服务
来自Shodan的网络侦察数据。开放端口可能表示正在运行的服务、错误配置或潜在的攻击面。
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| 443 | HTTPS | Low | HTTPS web server — encrypted web traffic |
数据来源：Shodan InternetDB。独立于abuse.mom进行扫描。
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
34.196.116.193 has been assigned a threat score of 70/100 (High). 在此威胁级别下，该IP被视为高风险。应更新防火墙规则以拒绝来自此来源的流量。
📊 Threat Analysis
IP地址34.196.116.193已追溯至Ashburn, United States，运营在Amazon.com, Inc.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。 此地址属于数据中心或云托管提供商。托管IP经常被专门租用廉价VPS实例来进行攻击的威胁行为者利用。 我们的记录显示来自United States的201个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分70/100将此IP置于高风险类别。建议在防火墙级别进行封锁。
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.
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💡 Server-Side Request Forgery (SSRF)
SSRF attacks trick servers into making requests to internal resources that should not be publicly accessible. This can expose cloud metadata endpoints, internal APIs, and private network services, potentially leading to full infrastructure compromise.
💡 CAPTCHA and Bot Detection
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.