
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: 2 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +10 | |
| 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 | |
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger strong hits: 127 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 50 | 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: 59 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 378 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 970 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 19 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 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 |
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 45.131.195.112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。
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45.131.195.112。
IP 45.131.195.112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。
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。
45.131.195.112 has been assigned a threat score of 255/100 (Critical). 这是一个严重级别的威胁。系统管理员应将此IP视为敌对地址,无例外地阻止所有入站连接。
The following attack categories were identified:
威胁情报分析将45.131.195.112与来自Secaucus, United States,运营在Clouvider Limited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。 该地址在我们的监控系统中活跃了35天,产生了5次标记请求,速率约为每天0.1次。 此IP被识别为VPN或代理端点,通常用于掩盖攻击流量的真实来源并绕过地理或信誉封锁。 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。 United States目前在我们的数据库中占191个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 评分255/100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 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.
Analyzing attack patterns at the AS (Autonomous System) level reveals which networks harbor the most malicious activity. Some ASes have abuse rates orders of magnitude higher than average, indicating lax enforcement of acceptable use policies.