
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Burst 12/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 34/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 43/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 12 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 34 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 43 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 31 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 40 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 11 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 13 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 8 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 |
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20.214.161.107。
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。
20.214.161.107 has been assigned a threat score of 230/100 (Critical). 这是一个严重级别的威胁。系统管理员应将此IP视为敌对地址,无例外地阻止所有入站连接。
The following attack categories were identified:
地址20.214.161.107来源于Seoul, South Korea,运营在Microsoft Corporation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。 该地址在我们的监控系统中活跃了6天,产生了531次标记请求,速率约为每天88.5次。 被归类为托管IP,此地址可能运行在租用的服务器或云实例上。攻击者偏好数据中心IP因其高带宽和一次性特点。 来自此IP的基于速率的攻击旨在通过大量请求洪水压垮服务器资源。 South Korea目前在我们的数据库中占101个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分230/100,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 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.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.