
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: 2 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Danger medium hits: 9 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 57 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 196 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 58 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| 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: 100 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 144.31.151.48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144.31.151.48。
IP 144.31.151.48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 |
|---|---|---|---|
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
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。
144.31.151.48 has been assigned a threat score of 140/100 (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:
我们的监控基础设施已将144.31.151.48(地理位置为Frankfurt am Main, Germany,运营在Kyonix Networks Limited的网络中)识别为可疑网络活动的来源。 在其12天的观察窗口期间,我们记录了来自此IP的4次敌对请求——平均每天约0.3次。 从住宅网络运营,此IP可能代表一个被入侵的家庭网关或已被招募到更大攻击基础设施中的IoT设备。 3种不同攻击向量的组合表明这是一个复杂的多方位威胁行为者,部署自动化工具同时探测多个攻击面。 我们的记录显示来自Germany的105个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分140/100,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 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.
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.