
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA bot: java | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| Danger medium hits: 2 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +20 | |
| Burst: 10 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 23 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| Burst: 13 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 41 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 14.18.106.132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14.18.106.132。
IP 14.18.106.132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 |
|---|---|---|---|
| 135 | Unknown | Low | Service on port 135 |
| 139 | Unknown | Low | Service on port 139 |
| 3389 | RDP | High | Remote Desktop Protocol — primary target for ransomware attacks |
| 5985 | Unknown | Low | Service on port 5985 |
| 5986 | Unknown | Low | Service on port 5986 |
⚠️ 在14.18.106.132上检测到1个高风险端口。暴露的RDP (3389)是勒索软件攻击的首要入口。 这些服务在没有严格防火墙规则的情况下不应公开访问。
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。
14.18.106.132 has been assigned a threat score of 200/100 (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:
地址14.18.106.132来源于Guangzhou, China,运营在CHINANET Guangdong province network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2次恶意请求,平均每天约2次请求。 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。 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。 China目前在我们的数据库中占167个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 评分200/100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.
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.
SSRF attacks trick servers into making requests to internal resources that should not be publicly accessible. This can expose cloud metadata endpoints, internal APIs, and private network services, potentially leading to full infrastructure compromise.