IP威胁报告
52.140.124.94
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 17/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 18/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 56/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 62/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 63/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 64/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 242 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 363 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 28 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 38 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Probe 302→404 | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| UA suspicious | 自动分析检测到行为异常 | +15 |
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 52.140.124.94 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52.140.124.94。
🔎 目录扫描防御
IP 52.140.124.94正在枚举目录。在10次以上404错误后配置fail2ban apache-404 jail。禁用目录列表。
🤖 User-Agent异常防御
IP 52.140.124.94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。
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
52.140.124.94 has been assigned a threat score of 265/100 (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
52.140.124.94注册在Pune, India，运营在Microsoft Corporation的网络中。该IP在触发多个行为检测签名后首次出现在我们的威胁源中。 在其2天的观察窗口期间，我们记录了来自此IP的352次敌对请求——平均每天约176次。 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。 检测到3种不同攻击模式，此IP表现出高级自动化扫描框架的典型行为特征。 我们的记录显示来自India的101个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分265/100，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.
💡 Machine Learning in Threat Detection
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.