
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +10 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger strong hits: 4 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 2 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +20 |
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 104.23.217.137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。
IP 104.23.217.137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。
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。
104.23.217.137 has been assigned a threat score of 160/100 (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:
IP地址104.23.217.137已追溯至Stockholm, Sweden,运营在Cloudflare, Inc.的网络中。我们的威胁检测系统根据观察到的恶意行为模式标记了此地址。 我们的传感器在10天内捕获了来自此地址的4次恶意请求,反映出每天约0.4次的持续攻击节奏。 被归类为托管IP,此地址可能运行在租用的服务器或云实例上。攻击者偏好数据中心IP因其高带宽和一次性特点。 识别出两种攻击模式(Path Enumeration和User-Agent Anomaly),表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 Sweden目前在我们的数据库中占123个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分160/100,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 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.
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.
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.