
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Danger medium hits: 16 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 13 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 16 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Burst: 14 req / 2s | 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 |
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.
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102.165.48.60。
IP 102.165.48.60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。
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。
来自Shodan的网络侦察数据。开放端口可能表示正在运行的服务、错误配置或潜在的攻击面。
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 1337 | Unknown | Low | Service on port 1337 |
| 6443 | Unknown | Low | Service on port 6443 |
| 8080 | HTTP-Alt | Low | HTTP alternative port — often used for admin panels or proxies |
| 8081 | Unknown | Low | Service on port 8081 |
| 8443 | HTTPS-Alt | Low | Service on port 8443 |
数据来源:Shodan InternetDB。独立于abuse.mom进行扫描。
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。
102.165.48.60 has been assigned a threat score of 180/100 (Critical). 如此高的分数标志着一个关键威胁行为者。该地址在多个检测向量上表现出持续的、激进的恶意行为。
The following attack categories were identified:
地址102.165.48.60来源于Washington, United States,运营在Cogent Communications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。 在其1天的观察窗口期间,我们记录了来自此IP的10次敌对请求——平均每天约10次。 该地址被归类为住宅,意味着它可能属于终端用户ISP连接。来自住宅IP的恶意活动通常表明设备已被入侵或属于僵尸网络。 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United States的186个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分180/100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.
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
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.