
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 | |
| Burst 11/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 37/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 38/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 39/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 11 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 37 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 38 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 39 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 26 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 34 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 218 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 298 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 299 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 81 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| POST requests present | 自动分析检测到行为异常 | +8 | |
| POST seen | 自动分析检测到行为异常 | +8 |
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 34.64.79.224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34.64.79.224。
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。
34.64.79.224 has been assigned a threat score of 253/100 (Critical). 如此高的分数标志着一个关键威胁行为者。该地址在多个检测向量上表现出持续的、激进的恶意行为。
The following attack categories were identified:
地址34.64.79.224来源于Seoul, South Korea,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6天的时间内,此IP产生了1,719次恶意请求,平均每天约286.5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(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。 威胁评分253/100,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.
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.