IP威胁报告
95.31.168.194
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 |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Burst 10/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 11/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 20/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 5/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 6/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| UA bot: python | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| UA changed | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 |
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 95.31.168.194 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
🔎 目录扫描防御
IP 95.31.168.194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95.31.168.194。
🤖 User-Agent异常防御
IP 95.31.168.194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
95.31.168.194 has been assigned a threat score of 110/100 (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
地址95.31.168.194来源于Moscow, Russia，运营在CORBINA-BROADBAND的网络中。它是通过对受监控端点的入站网络流量进行自动分析而被识别的。 我们的传感器在38天内捕获了来自此地址的8,010次恶意请求，反映出每天约210.8次的持续攻击节奏。 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。 我们的记录显示来自Russia的2,649个恶意IP，使其成为全球威胁活动的主要贡献者。 评分110/100将此地址置于最高严重性级别。应封锁并调查任何历史连接。
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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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.
💡 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.