IP威胁报告
34.21.122.23
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: 1 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Danger medium hits: 18 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 15 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 20 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 |
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 34.21.122.23 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34.21.122.23。
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 |
|---|---|---|---|
| 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
34.21.122.23 has been assigned a threat score of 155/100 (Critical). 这是一个严重级别的威胁。系统管理员应将此IP视为敌对地址，无例外地阻止所有入站连接。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
威胁情报分析将34.21.122.23与来自Washington, United States，运营在Google LLC的网络中的恶意活动相关联。该地址自首次检测以来一直处于观察状态。 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。 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。 我们的记录显示来自United States的142个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分155/100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.
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WordPress sites face constant automated attacks targeting xmlrpc.php for brute force amplification, wp-login.php for credential theft, and vulnerable plugins for remote code execution. Over 90% of CMS-based attacks specifically target WordPress installations.
💡 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.