IP威胁报告
47.128.30.176
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 29/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 47/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 16 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 23 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Foreign referer | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| UA bot: spider | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 |
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 47.128.30.176 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 47.128.30.0/24
- 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
🌊 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47.128.30.176。
🤖 User-Agent异常防御
IP 47.128.30.176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。
邻居在 47.128.30.0/24
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
47.128.30.176 has been assigned a threat score of 110/100 (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
威胁情报分析将47.128.30.176与来自Singapore, Singapore，运营在Amazon Technologies Inc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。 在其49天的观察窗口期间，我们记录了来自此IP的416次敌对请求——平均每天约8.5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。 识别出两种攻击模式（Request Flooding和User-Agent Anomaly），表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 Singapore目前在我们的数据库中占152个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分110/100，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.
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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.
💡 False Positive Management
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.