IP威胁报告
52.66.212.70
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: 448 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 64 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 18 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 66 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| POST requests present | 自动分析检测到行为异常 | +8 | |
| Danger strong hits: 150 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 30 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Burst: 19 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 67 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 52.66.212.70 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52.66.212.70。
🔎 目录扫描防御
IP 52.66.212.70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。
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
52.66.212.70 has been assigned a threat score of 263/100 (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
IP地址52.66.212.70已追溯至Mumbai, India，运营在Amazon Technologies 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。 该地址在我们的监控系统中活跃了1天，产生了2次标记请求，速率约为每天2次。 被归类为托管IP，此地址可能运行在租用的服务器或云实例上。攻击者偏好数据中心IP因其高带宽和一次性特点。 识别出两种攻击模式（Request Flooding和Path Enumeration），表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 我们的记录显示来自India的20个恶意IP，使其成为全球威胁活动的值得注意的贡献者。 威胁评分263/100，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.
Related Threats
Security Intelligence
💡 Brute Force Attack Mechanics
Brute force attacks systematically try username and password combinations to gain unauthorized access. Modern attacks leverage credential databases from previous breaches, testing millions of combinations using distributed botnets across multiple IP addresses.
💡 Behavioral Analysis vs Signature Detection
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.