
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 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 | |
| Danger strong hits: 164 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 430 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 7 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 22 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 208 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 252 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 21 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 9 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +10 | |
| Burst: 6 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 20 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Danger medium hits: 18 | 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: 5 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 17 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 |
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.
IP 103.125.146.17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。
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103.125.146.17。
IP 103.125.146.17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。
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。
103.125.146.17 has been assigned a threat score of 255/100 (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:
地址103.125.146.17来源于Tokyo, Japan,运营在F.N.S. HOLDINGS LIMITED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83天的观察窗口期间,我们记录了来自此IP的5次敌对请求——平均每天约0.1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。 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。 Japan目前在我们的数据库中占110个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分255/100,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.
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.
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.