
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | 自动分析检测到行为异常 | +15 | |
| Danger strong hits: 64 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 151 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| Burst: 21 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 58 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 65 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 150 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 23 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 61 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 48 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 146 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Burst: 22 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 47 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 61 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 136 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 72 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 149 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 20 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 67 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 69 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 62 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Burst: 74 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 43 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 119 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 59 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 147 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 76 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 21 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 32 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 60 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 62 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 71 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 108 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 265 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 63 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 14 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 80 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 18 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 49 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 45 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 202 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 2 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| Danger medium hits: 2 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +20 | |
| Danger strong hits: 58 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 204 | 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.
IP 4.204.226.21显示可疑的UA行为。阻止空User-Agent请求。为敏感端点实施基于JavaScript的机器人检测。
IP 4.204.226.21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4.204.226.21。
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。
4.204.226.21 has been assigned a threat score of 280/100 (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:
4.204.226.21注册在Toronto, Canada,运营在Microsoft Corporation的网络中。该IP在触发多个行为检测签名后首次出现在我们的威胁源中。 我们的传感器在26天内捕获了来自此地址的20次恶意请求,反映出每天约0.8次的持续攻击节奏。 该IP被归类为托管/数据中心基础设施,通常与用于自动化攻击活动、僵尸网络命令控制或大规模漏洞扫描的租用服务器相关联。 3种不同攻击向量的组合表明这是一个复杂的多方位威胁行为者,部署自动化工具同时探测多个攻击面。 我们的记录显示来自Canada的101个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分280/100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.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.