
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger medium hits: 6 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 18 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 21 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 |
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 136.114.188.193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。
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136.114.188.193。
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 |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2008-3844 | NVD → |
| CVE-2025-26465 | NVD → |
| CVE-2007-2768 | NVD → |
| CVE-2023-51767 | NVD → |
| CVE-2025-32728 | NVD → |
| CVE-2025-26466 | NVD → |
🔴 此主机有6个已知CVE与其暴露的服务相关联。多个漏洞表明补丁管理存在漏洞。 请在NVD数据库中查看每个CVE的详细信息。
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。
136.114.188.193 has been assigned a threat score of 165/100 (Critical). 这代表着极高风险等级。我们的检测系统已从该地址标记出多个高置信度的恶意意图指标。
The following attack categories were identified:
136.114.188.193注册在Council Bluffs, United States,运营在Google LLC的网络中。该IP在触发多个行为检测签名后首次出现在我们的威胁源中。 该地址在我们的监控系统中活跃了1天,产生了1次标记请求,速率约为每天1次。 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。 识别出两种攻击模式(User-Agent Anomaly和Request Flooding),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United States的142个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分165/100,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.