
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 917 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 255 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 11 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 35 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Danger strong hits: 319 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 118 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Burst: 13 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.
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3.34.30.225。
IP 3.34.30.225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。
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。
3.34.30.225 has been assigned a threat score of 240/100 (Critical). 凭借此评分,该IP属于严重威胁级别——是我们监控数据库中最危险的地址之一。
The following attack categories were identified:
我们的监控基础设施已将3.34.30.225(地理位置为Seoul, South Korea,运营在Amazon.com, Inc.的网络中)识别为可疑网络活动的来源。 在1天的时间内,此IP产生了2次恶意请求,平均每天约2次请求。 该IP从数据中心基础设施运营,是有组织攻击行动中使用的典型地址。 识别出两种攻击模式(Request Flooding和Path Enumeration),表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 South Korea目前在我们的数据库中占102个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分240/100,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.
Path traversal attacks attempt to access files outside the intended directory by manipulating file path references. Attackers use sequences like ../ to reach sensitive system files such as /etc/passwd or application configuration files.
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.