IP威胁报告
45.137.126.76
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 |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger strong hits: 362 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 959 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 8 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 29 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 99 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Burst: 12 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 43 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 338 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 742 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 10 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 35 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 45.137.126.76 已在应用层封锁（HTTP 403）
- 建议在防火墙层（iptables/CSF）进行封锁
- 在同一/24子网中检测到其他恶意IP——建议封锁 45.137.126.0/24
- 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
🤖 User-Agent异常防御
IP 45.137.126.76显示可疑的UA行为。阻止空User-Agent请求。为敏感端点实施基于JavaScript的机器人检测。
🌊 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45.137.126.76。
邻居在 45.137.126.0/24
来自同一/24子网的其他被封锁IP——表明该网络范围存在系统性滥用。
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
45.137.126.76 has been assigned a threat score of 255/100 (Critical). 这将其归入严重威胁类别。强烈建议在所有网络边界立即进行封锁。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
地址45.137.126.76来源于Chennai, India，运营在Clouvider Limited的网络中。它是通过对受监控端点的入站网络流量进行自动分析而被识别的。 该地址在我们的监控系统中活跃了50天，产生了4次标记请求，速率约为每天0.1次。 这是一个住宅IP地址，表明可能是被入侵的家用设备，如路由器、智能设备或参与僵尸网络的受感染工作站。 识别出两种攻击模式（User-Agent Anomaly和Request Flooding），表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 India目前在我们的数据库中占17个被封锁IP，使其成为恶意流量的值得注意的来源。 评分255/100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 is classified as residential, suggesting it may belong to a compromised home device, IoT botnet member, or an infected personal computer. Residential IPs involved in attacks often indicate malware infection without the owner's knowledge.
Related Threats
Security Intelligence
💡 TLS Fingerprinting (JA3/JA4)
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
💡 Log Correlation and SIEM Integration
Correlating logs across web servers, firewalls, DNS, and authentication systems reveals attack patterns invisible in individual log sources. Modern SIEM platforms use statistical analysis to connect related events across time and systems.