
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Foreign referer | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Form spam: no_js_check | 请求内容中的垃圾/恶意关键词 | +0 | |
| POST seen | 自动分析检测到行为异常 | +8 | |
| UA changed | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| spam:no_js_check | 请求内容中的垃圾/恶意关键词 | +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.
在所有公共表单上启用CAPTCHA。添加蜜罐字段。将每个IP的提交限制为每分钟3次。部署Akismet或CleanTalk。
IP 185.245.105.66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 |
|---|---|---|---|
| 135 | Unknown | Low | Service on port 135 |
| 3389 | RDP | High | Remote Desktop Protocol — primary target for ransomware attacks |
⚠️ 在185.245.105.66上检测到1个高风险端口。暴露的RDP (3389)是勒索软件攻击的首要入口。 这些服务在没有严格防火墙规则的情况下不应公开访问。
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。
185.245.105.66 has been assigned a threat score of 100/100 (Critical). 凭借此评分,该IP属于严重威胁级别——是我们监控数据库中最危险的地址之一。
The following attack categories were identified:
地址185.245.105.66来源于Amsterdam, Netherlands,运营在Servers Tech Fzco的网络中。它是通过对受监控端点的入站网络流量进行自动分析而被识别的。 在101天的时间内,此IP产生了23,184次恶意请求,平均每天约229.5次请求。 此地址属于数据中心或云托管提供商。托管IP经常被专门租用廉价VPS实例来进行攻击的威胁行为者利用。 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Netherlands的178个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分100/100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.
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.