
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Danger medium hits: 4 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +40 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Danger medium hits: 9 | 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: 8 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 11 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 6 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 5 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 5 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +50 | |
| Burst: 6 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 12 | 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: 14 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 7 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 13 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 10 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 15 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 34.135.10.224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34.135.10.224。
来自Shodan的网络侦察数据。开放端口可能表示正在运行的服务、错误配置或潜在的攻击面。
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 7777 | Unknown | Low | Service on port 7777 |
数据来源:Shodan InternetDB。独立于abuse.mom进行扫描。
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。
34.135.10.224 has been assigned a threat score of 180/100 (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:
地址34.135.10.224来源于Council Bluffs, United States,运营在Google LLC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。 在1天的时间内,此IP产生了31次恶意请求,平均每天约31次请求。 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。 识别出两种攻击模式(Path Enumeration和Request Flooding),表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 United States目前在我们的数据库中占142个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 评分180/100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 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.
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.
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.