
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA bot: Go-http-client | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger strong hits: 7 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 3 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +30 | |
| Burst: 12 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 38 req / 10s | 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 | |
| Danger strong hits: 4 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 2 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +20 | |
| 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: 11 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 22 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 5 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Burst: 29 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 30 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Imported from old blocklist | 自动分析检测到行为异常 | +0 |
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 161.118.211.239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161.118.211.239。
IP 161.118.211.239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。
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。
161.118.211.239 has been assigned a threat score of 300/100 (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161.118.211.239与来自Singapore, Singapore,运营在Oracle Corporation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8次恶意请求,平均每天约8次请求。 这是一个住宅IP地址,表明可能是被入侵的家用设备,如路由器、智能设备或参与僵尸网络的受感染工作站。 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300/100,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.
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.
Modern attacks increasingly target APIs rather than traditional web interfaces. Attackers enumerate endpoints, test for broken authentication, and exploit excessive data exposure. API attacks are harder to detect as they mimic legitimate programmatic access patterns.