
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 strong hits: 47 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 25 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 46 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 61 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Imported from old blocklist | 自动分析检测到行为异常 | +0 |
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 144.124.239.94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144.124.239.94。
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 |
| 443 | HTTPS | Low | HTTPS web server — encrypted web traffic |
| 3389 | RDP | High | Remote Desktop Protocol — primary target for ransomware attacks |
| 8443 | HTTPS-Alt | Low | Service on port 8443 |
⚠️ 在144.124.239.94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。
144.124.239.94 has been assigned a threat score of 255/100 (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144.124.239.94(地理位置为Amsterdam, Netherlands,运营在Servers Tech Fzco的网络中)识别为可疑网络活动的来源。 我们的传感器在1天内捕获了来自此地址的3次恶意请求,反映出每天约3次的持续攻击节奏。 被归类为托管IP,此地址可能运行在租用的服务器或云实例上。攻击者偏好数据中心IP因其高带宽和一次性特点。 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。 Netherlands目前在我们的数据库中占106个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分255/100,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.
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.