
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: 1 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +10 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| UA bot: Go-http-client | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| 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 45.131.195.111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 45.131.195.111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。
来自同一/24子网的其他被封锁IP——表明该网络范围存在系统性滥用。
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 |
|---|---|---|---|
| 8153 | Unknown | Low | Service on port 8153 |
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。
45.131.195.111 has been assigned a threat score of 75/100 (High). 该IP被评为高级别威胁。网络管理员应实施阻止规则并监控来自此地址的任何连接。
The following attack categories were identified:
我们的监控基础设施已将45.131.195.111(地理位置为Secaucus, United States,运营在Clouvider Limited的网络中)识别为可疑网络活动的来源。 在其63天的观察窗口期间,我们记录了来自此IP的4次敌对请求——平均每天约0.1次。 该地址作为VPN/代理出口节点运营。攻击者通过匿名化服务路由流量以隐藏真实位置。 识别出两种攻击模式(User-Agent Anomaly和Path Enumeration),表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 我们的记录显示来自United States的187个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分75/100表明这是一个已确认的恶意行为者。网络级别封锁是适当的。
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.