
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA bot: python | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| 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 |
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 159.65.136.100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。
IP 159.65.136.100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 |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| 3306 | MySQL | High | MySQL database — should never be exposed to the internet |
⚠️ 在159.65.136.100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-2021-41617 | NVD → |
| CVE-2008-3844 | NVD → |
| CVE-2007-2768 | NVD → |
| CVE-2024-6387 | NVD → |
| CVE-2023-51385 | NVD → |
| CVE-2023-51767 | NVD → |
| CVE-2023-48795 | NVD → |
| CVE-2016-20012 | NVD → |
| CVE-2025-26465 | NVD → |
| CVE-2023-38408 | NVD → |
| CVE-2021-36368 | NVD → |
| CVE-2025-32728 | NVD → |
🔴 此主机有12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。
159.65.136.100 has been assigned a threat score of 75/100 (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:
159.65.136.100注册在Singapore, Singapore,运营在DigitalOcean, LLC的网络中。该IP在触发多个行为检测签名后首次出现在我们的威胁源中。 在其1天的观察窗口期间,我们记录了来自此IP的9次敌对请求——平均每天约9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Path Enumeration),表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 我们的记录显示来自Singapore的141个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分75/100将此IP置于高风险类别。建议在防火墙级别进行封锁。
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.
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.
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.