
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA bot: scanner | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| Danger strong hits: 10 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 22 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 6 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger strong hits: 14 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 8 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 6 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 |
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 159.223.47.133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159.223.47.133。
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 |
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。
159.223.47.133 has been assigned a threat score of 230/100 (Critical). 如此高的分数标志着一个关键威胁行为者。该地址在多个检测向量上表现出持续的、激进的恶意行为。
The following attack categories were identified:
威胁情报分析将159.223.47.133与来自Singapore, Singapore,运营在DigitalOcean, LLC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1天,产生了4次标记请求,速率约为每天4次。 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。 Singapore目前在我们的数据库中占40个被封锁IP,使其成为恶意流量的值得注意的来源。 评分230/100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 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.