
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Burst 13/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 6/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 29 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Foreign referer | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| POST seen | 自动分析检测到行为异常 | +8 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| UA changed | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 |
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 104.28.159.66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104.28.159.66。
IP 104.28.159.66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。
104.28.159.66 has been assigned a threat score of 173/100 (Critical). 这将其归入严重威胁类别。强烈建议在所有网络边界立即进行封锁。
The following attack categories were identified:
IP地址104.28.159.66已追溯至Singapore, Singapore,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。 在其76天的观察窗口期间,我们记录了来自此IP的525次敌对请求——平均每天约6.9次。 此IP被识别为VPN或代理端点,通常用于掩盖攻击流量的真实来源并绕过地理或信誉封锁。 3种不同攻击向量的组合表明这是一个复杂的多方位威胁行为者,部署自动化工具同时探测多个攻击面。 Singapore目前在我们的数据库中占26个被封锁IP,使其成为恶意流量的值得注意的来源。 威胁评分173/100,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 associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
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.
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.