
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +10 | |
| Danger medium hits: 4 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +40 | |
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| Danger strong hits: 4 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| 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 | |
| UA changed | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 |
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 212.30.36.150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 212.30.36.150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。
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。
212.30.36.150 has been assigned a threat score of 175/100 (Critical). 这将其归入严重威胁类别。强烈建议在所有网络边界立即进行封锁。
The following attack categories were identified:
地址212.30.36.150来源于Nuremberg, Germany,运营在GSL Networks Pty LTD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10天,产生了811次标记请求,速率约为每天81.1次。 从住宅网络运营,此IP可能代表一个被入侵的家庭网关或已被招募到更大攻击基础设施中的IoT设备。 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。 Germany目前在我们的数据库中占151个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 评分175/100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 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.
WordPress sites face constant automated attacks targeting xmlrpc.php for brute force amplification, wp-login.php for credential theft, and vulnerable plugins for remote code execution. Over 90% of CMS-based attacks specifically target WordPress installations.
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.