
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger strong hits: 4 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 4 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +40 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| Burst: 5 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 6 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Burst: 9 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 11 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 8 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| 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 | |
| Burst: 6 req / 2s | 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 | |
| Burst: 10 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +10 | |
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +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 167.99.180.117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 167.99.180.117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。
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167.99.180.117。
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。
167.99.180.117 has been assigned a threat score of 235/100 (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:
IP地址167.99.180.117已追溯至Toronto, Canada,运营在DigitalOcean, LLC的网络中。我们的威胁检测系统根据观察到的恶意行为模式标记了此地址。 我们的传感器在1天内捕获了来自此地址的23次恶意请求,反映出每天约23次的持续攻击节奏。 该IP被归类为托管/数据中心基础设施,通常与用于自动化攻击活动、僵尸网络命令控制或大规模漏洞扫描的租用服务器相关联。 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。 评分235/100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.
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.