
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Form spam: latin_name | 请求内容中的垃圾/恶意关键词 | +0 | |
| Form spam: too_fast | 请求内容中的垃圾/恶意关键词 | +0 | |
| POST requests present | 自动分析检测到行为异常 | +8 | |
| UA bot: Go-http-client | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| UA suspicious | 自动分析检测到行为异常 | +15 |
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 193.189.100.206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 193.189.100.206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。
来自同一/24子网的其他被封锁IP——表明该网络范围存在系统性滥用。
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 |
|---|---|---|---|
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| 81 | Unknown | Low | Service on port 81 |
| 82 | Unknown | Low | Service on port 82 |
| 123 | Unknown | Low | Service on port 123 |
| 161 | Unknown | Low | Service on port 161 |
| 443 | HTTPS | Low | HTTPS web server — encrypted web traffic |
| 444 | Unknown | Low | Service on port 444 |
| 5000 | Unknown | Low | Service on port 5000 |
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。
193.189.100.206 has been assigned a threat score of 73/100 (High). 在此威胁级别下,该IP被视为高风险。应更新防火墙规则以拒绝来自此来源的流量。
The following attack categories were identified:
威胁情报分析将193.189.100.206与来自Stockholm, Sweden,运营在KeFF Networks Ltd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81天的时间内,此IP产生了121次恶意请求,平均每天约1.5次请求。 该地址被归类为住宅,意味着它可能属于终端用户ISP连接。来自住宅IP的恶意活动通常表明设备已被入侵或属于僵尸网络。 识别出两种攻击模式(Path Enumeration和User-Agent Anomaly),表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 Sweden目前在我们的数据库中占103个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 评分73/100表明这是一个已确认的恶意行为者。网络级别封锁是适当的。
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.
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.
Automated response systems can block threats in milliseconds, far faster than human analysts. However, automation requires careful safeguards — rate limits on blocking actions, automatic expiration, and human review queues prevent automated systems from causing self-inflicted outages.