
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Burst 13/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 14/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 46/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 49/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 117 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 221 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 42 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 77 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 |
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 104.208.69.113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。
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104.208.69.113。
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。
104.208.69.113 has been assigned a threat score of 255/100 (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:
我们的监控基础设施已将104.208.69.113(地理位置为Hong Kong, Hong Kong,运营在Microsoft Corporation的网络中)识别为可疑网络活动的来源。 我们的传感器在7天内捕获了来自此地址的220次恶意请求,反映出每天约31.4次的持续攻击节奏。 该IP从数据中心基础设施运营,是有组织攻击行动中使用的典型地址。 识别出两种攻击模式(Path Enumeration和Request Flooding),表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 Hong Kong目前在我们的数据库中占1,330个被封锁IP,使其成为恶意流量的主要来源。 评分255/100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 belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
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.
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.