
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 13 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 39 | 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: 35 req / 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: 38 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Burst: 39 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 8 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 41 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 14 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 29 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 |
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4.196.165.107。
IP 4.196.165.107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。
4.196.165.107 has been assigned a threat score of 255/100 (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:
威胁情报分析将4.196.165.107与来自The Rocks, Australia,运营在Microsoft Corporation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。 我们的传感器在2天内捕获了来自此地址的8次恶意请求,反映出每天约4次的持续攻击节奏。 此地址属于数据中心或云托管提供商。托管IP经常被专门租用廉价VPS实例来进行攻击的威胁行为者利用。 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。 Australia目前在我们的数据库中占101个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分255/100,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.
Brute force attacks systematically try username and password combinations to gain unauthorized access. Modern attacks leverage credential databases from previous breaches, testing millions of combinations using distributed botnets across multiple IP addresses.
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.