
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 4 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 4 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +40 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| POST requests present | 自动分析检测到行为异常 | +8 | |
| UA suspicious (short/empty) | 自动分析检测到行为异常 | +15 | |
| UA bot: python | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| Danger strong hits: 12 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 12 | 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 117.55.203.46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 117.55.203.46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 |
|---|---|---|---|
| 443 | HTTPS | Low | HTTPS web server — encrypted web traffic |
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。
117.55.203.46 has been assigned a threat score of 233/100 (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:
我们的监控基础设施已将117.55.203.46(地理位置为Amsterdam, Netherlands,运营在PUSHPKT OU的网络中)识别为可疑网络活动的来源。 我们的传感器在16天内捕获了来自此地址的4次恶意请求,反映出每天约0.3次的持续攻击节奏。 这是一个住宅IP地址,表明可能是被入侵的家用设备,如路由器、智能设备或参与僵尸网络的受感染工作站。 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。 我们的记录显示来自Netherlands的102个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分233/100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 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.
Prototype pollution manipulates JavaScript object prototypes to inject properties that affect all objects in an application. This can lead to denial of service, property injection, and in some cases remote code execution in Node.js applications.
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.