
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA bot: crawler | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| Burst: 12 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 17 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 19 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 33 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 12 req / 10s | 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 | |
| Burst: 5 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 | |
| Burst: 20 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 14 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 14 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 7 req / 2s | 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: 17 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 24 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 13 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 144.76.32.189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144.76.32.189。
IP 144.76.32.189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。
来自同一/24子网的其他被封锁IP——表明该网络范围存在系统性滥用。
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。
144.76.32.189 has been assigned a threat score of 110/100 (Critical). 凭借此评分,该IP属于严重威胁级别——是我们监控数据库中最危险的地址之一。
The following attack categories were identified:
威胁情报分析将144.76.32.189与来自Falkenstein, Germany,运营在Hetzner Online GmbH的网络中的恶意活动相关联。该地址自首次检测以来一直处于观察状态。 该地址在我们的监控系统中活跃了83天,产生了29次标记请求,速率约为每天0.3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。 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。 我们的记录显示来自Germany的166个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分110/100,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.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
Correlating logs across web servers, firewalls, DNS, and authentication systems reveals attack patterns invisible in individual log sources. Modern SIEM platforms use statistical analysis to connect related events across time and systems.