
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA bot: axios | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +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 157.22.1.9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。
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 |
|---|---|---|---|
| 21 | FTP | Medium | File Transfer Protocol — often targeted for anonymous login attacks |
| 25 | SMTP | Medium | SMTP mail server — can be abused for spam relay |
| 53 | DNS | Low | DNS server — potential for DNS amplification attacks |
| 123 | Unknown | Low | Service on port 123 |
| 143 | IMAP | Low | Service on port 143 |
| 465 | Unknown | Low | Service on port 465 |
| 587 | Unknown | Low | Service on port 587 |
| 995 | POP3S | Low | Service on port 995 |
| 24442 | Unknown | Low | Service on port 24442 |
⚠️ 在157.22.1.9上检测到1个高风险端口。 这些服务在没有严格防火墙规则的情况下不应公开访问。
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2024-39929 | NVD → |
| CVE-2025-67896 | NVD → |
| CVE-2023-51766 | NVD → |
| CVE-2022-3559 | NVD → |
| CVE-2023-42115 | NVD → |
| CVE-2023-42116 | NVD → |
| CVE-2022-3620 | NVD → |
| CVE-2025-30232 | NVD → |
| CVE-2023-42117 | NVD → |
| CVE-2023-42114 | NVD → |
| CVE-2023-42119 | NVD → |
🔴 此主机有11个已知CVE与其暴露的服务相关联。如此大量的漏洞强烈表明软件严重过时。 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。
157.22.1.9 has been assigned a threat score of 65/100 (High). 该IP被评为高级别威胁。网络管理员应实施阻止规则并监控来自此地址的任何连接。
The following attack categories were identified:
威胁情报分析将157.22.1.9与来自Nekrasovka, Russia,运营在IT HOSTLINE LTD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。 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。 该地址被归类为住宅,意味着它可能属于终端用户ISP连接。来自住宅IP的恶意活动通常表明设备已被入侵或属于僵尸网络。 检测到可疑的User-Agent异常,包括空的、伪造的或快速轮换的UA字符串——自动化扫描工具的特征。 我们的记录显示来自Russia的12个恶意IP,使其成为全球威胁活动的值得注意的贡献者。 评分65/100需要主动监控和速率限制。建议对敏感系统进行完全封锁。
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.
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.