
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | 自动分析检测到行为异常 | +15 | |
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +10 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| 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 | |
| Burst: 9 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 33 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 194.61.40.106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 194.61.40.106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194.61.40.106。
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。
194.61.40.106 has been assigned a threat score of 205/100 (Critical). 这代表着极高风险等级。我们的检测系统已从该地址标记出多个高置信度的恶意意图指标。
The following attack categories were identified:
威胁情报分析将194.61.40.106与来自New Delhi, India,运营在GSL Networks Pty 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。 我们的传感器在33天内捕获了来自此地址的6次恶意请求,反映出每天约0.2次的持续攻击节奏。 此IP被识别为VPN或代理端点,通常用于掩盖攻击流量的真实来源并绕过地理或信誉封锁。 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。 India目前在我们的数据库中占115个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分205/100,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 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.
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.
Threat scoring combines multiple signals — request patterns, known signatures, IP reputation, geographic risk, and behavioral analysis — into a single actionable metric. Weighted scoring models allow tuning sensitivity to balance security with usability.