
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | 自动分析检测到行为异常 | +15 | |
| Danger strong hits: 37 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 326 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| Burst: 43 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 123 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 52 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 323 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 132 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 76 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 646 | 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 | |
| Burst: 94 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 200 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 |
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 135.225.76.161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 135.225.76.161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135.225.76.161。
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。
135.225.76.161 has been assigned a threat score of 280/100 (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:
地址135.225.76.161来源于Gävle, Sweden,运营在Microsoft Corporation的网络中。它是通过对受监控端点的入站网络流量进行自动分析而被识别的。 在1天的时间内,此IP产生了3次恶意请求,平均每天约3次请求。 此地址属于数据中心或云托管提供商。托管IP经常被专门租用廉价VPS实例来进行攻击的威胁行为者利用。 检测到3种不同攻击模式,此IP表现出高级自动化扫描框架的典型行为特征。 我们的记录显示来自Sweden的123个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分280/100,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.
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.