
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 medium hits: 52 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Imported from old blocklist | 自动分析检测到行为异常 | +0 | |
| Danger medium hits: 10 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 6 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 12 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 16 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 |
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 103.177.168.12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。
IP 103.177.168.12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 |
|---|---|---|---|
| 7070 | Unknown | Low | Service on port 7070 |
| 7071 | Unknown | Low | Service on port 7071 |
| 7080 | Unknown | Low | Service on port 7080 |
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。
103.177.168.12 has been assigned a threat score of 130/100 (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:
威胁情报分析将103.177.168.12与来自Rāngāmāti, Bangladesh,运营在Razib Shahriar Rubence的网络中的恶意活动相关联。该地址自首次检测以来一直处于观察状态。 我们的传感器在48天内捕获了来自此地址的36次恶意请求,反映出每天约0.8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。 识别出两种攻击模式(User-Agent Anomaly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Bangladesh的102个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分130/100,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.
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.
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.