IP威胁报告
64.205.112.106
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 22/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 73/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 215 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 56 | 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 64.205.112.106 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 64.205.112.0/24
- 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64.205.112.106。
🔎 目录扫描防御
IP 64.205.112.106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 64.205.112.106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 64.205.112.0/24
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
64.205.112.106 has been assigned a threat score of 265/100 (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64.205.112.106已追溯至Ashburn, United States，运营在Ipxo LLC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。 在3天的时间内，此IP产生了55次恶意请求，平均每天约18.3次请求。 从住宅网络运营，此IP可能代表一个被入侵的家庭网关或已被招募到更大攻击基础设施中的IoT设备。 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。 United States目前在我们的数据库中占36,229个被封锁IP，使其成为恶意流量的主要来源。 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 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.
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💡 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.
💡 User-Agent Analysis Techniques
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.