
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 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 |
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 38.137.233.93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。
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 |
|---|---|---|---|
| 161 | Unknown | Low | Service on port 161 |
| 1701 | Unknown | Low | Service on port 1701 |
| 2000 | Unknown | Low | Service on port 2000 |
| 18088 | Unknown | Low | Service on port 18088 |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2013-2220 | NVD → |
| CVE-2024-3566 | NVD → |
| CVE-2007-3205 | NVD → |
🔴 此主机有3个已知CVE与其暴露的服务相关联。多个漏洞表明补丁管理存在漏洞。 请在NVD数据库中查看每个CVE的详细信息。
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。
38.137.233.93 has been assigned a threat score of 60/100 (High). 此分数表明高威胁严重性。该IP显示出明确的恶意行为模式,需要立即采取防御措施。
The following attack categories were identified:
威胁情报分析将38.137.233.93与来自Caracas, VE,运营在CORPORACIÓN GALA IT C.A的网络中的恶意活动相关联。该地址自首次检测以来一直处于观察状态。 在1天的时间内,此IP产生了1次恶意请求,平均每天约1次请求。 这是一个住宅IP地址,表明可能是被入侵的家用设备,如路由器、智能设备或参与僵尸网络的受感染工作站。 该IP表现出目录枚举行为,系统地请求不存在的路径以发现隐藏文件和配置错误的资源。 我们的记录显示来自VE的70个恶意IP,使其成为全球威胁活动的值得注意的贡献者。 评分60/100需要主动监控和速率限制。建议对敏感系统进行完全封锁。
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.
Insecure file upload functionality allows attackers to upload web shells, malware, or scripts that execute on the server. Proper validation must check file content, not just extensions, and uploaded files should be stored outside the web root.
Effective rate limiting must balance protection against abuse with allowing legitimate traffic bursts. Sliding window algorithms, token buckets, and adaptive thresholds based on client reputation provide layered defense against flooding attacks.