IP威胁报告
94.26.106.223
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 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| Burst: 9 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 12 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Burst: 5 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 6 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 7 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 13 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 10 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 14 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 15 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 15 req / 2s | 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 94.26.106.223 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 94.26.106.0/24
- 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 94.26.106.223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。
🔎 目录扫描防御
IP 94.26.106.223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。
🌊 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94.26.106.223。
邻居在 94.26.106.0/24
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
94.26.106.223 has been assigned a threat score of 125/100 (Critical). 这是一个严重级别的威胁。系统管理员应将此IP视为敌对地址，无例外地阻止所有入站连接。
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
IP地址94.26.106.223已追溯至Kriftel, Germany，运营在SAS GENIUSWEER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。 在其2天的观察窗口期间，我们记录了来自此IP的34次敌对请求——平均每天约17次。 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。 3种不同攻击向量的组合表明这是一个复杂的多方位威胁行为者，部署自动化工具同时探测多个攻击面。 Germany目前在我们的数据库中占107个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分125/100，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.
Related Threats
Security Intelligence
💡 HTTP Header Analysis for Threat Detection
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
💡 Supply Chain Security Challenges
Attacks targeting software supply chains compromise trusted update mechanisms to distribute malware at scale. Dependency confusion, typosquatting in package registries, and compromised build pipelines threaten even organizations with strong direct security postures.