
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 4 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 15 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger strong hits: 57 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +10 | |
| Burst: 12 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 42 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 349 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 822 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 14 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 50 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 |
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 193.37.32.153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。
IP 193.37.32.153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193.37.32.153。
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。
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。
193.37.32.153 has been assigned a threat score of 255/100 (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193.37.32.153已追溯至Singapore, Singapore,运营在F.N.S. HOLDINGS LIMITED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。 在其36天的观察窗口期间,我们记录了来自此IP的3次敌对请求——平均每天约0.1次。 该地址作为VPN/代理出口节点运营。攻击者通过匿名化服务路由流量以隐藏真实位置。 检测到3种不同攻击模式,此IP表现出高级自动化扫描框架的典型行为特征。 我们的记录显示来自Singapore的151个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分255/100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 is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
Brute force attacks systematically try username and password combinations to gain unauthorized access. Modern attacks leverage credential databases from previous breaches, testing millions of combinations using distributed botnets across multiple IP addresses.
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.