
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 22 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +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 136.117.208.147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。
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-2025-32728 | NVD → |
| CVE-2008-3844 | NVD → |
| CVE-2025-26466 | NVD → |
| CVE-2007-2768 | NVD → |
| CVE-2025-26465 | NVD → |
| CVE-2023-51767 | 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。
136.117.208.147 has been assigned a threat score of 125/100 (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136.117.208.147已追溯至The Dalles, United States,运营在Google LLC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1天内捕获了来自此地址的1次恶意请求,反映出每天约1次的持续攻击节奏。 该IP从数据中心基础设施运营,是有组织攻击行动中使用的典型地址。 该IP表现出目录枚举行为,系统地请求不存在的路径以发现隐藏文件和配置错误的资源。 United States目前在我们的数据库中占142个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 评分125/100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 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.
Request smuggling exploits differences in how front-end and back-end servers parse HTTP requests. This technique can bypass security controls, poison web caches, and hijack other users sessions by desynchronizing request boundaries.
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.