
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger strong hits: 3 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +75 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +10 | |
| Burst: 5 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| 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 45.133.170.32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45.133.170.32。
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 |
|---|---|---|---|
| 3389 | RDP | High | Remote Desktop Protocol — primary target for ransomware attacks |
| 5432 | PostgreSQL | High | PostgreSQL database — direct database access risk |
| 6001 | Unknown | Low | Service on port 6001 |
| 6002 | Unknown | Low | Service on port 6002 |
| 6003 | Unknown | Low | Service on port 6003 |
| 6005 | Unknown | Low | Service on port 6005 |
| 6008 | Unknown | Low | Service on port 6008 |
| 6020 | Unknown | Low | Service on port 6020 |
| 9001 | Unknown | Low | Service on port 9001 |
⚠️ 在45.133.170.32上检测到2个高风险端口。暴露的RDP (3389)是勒索软件攻击的首要入口。 这些服务在没有严格防火墙规则的情况下不应公开访问。
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。
45.133.170.32 has been assigned a threat score of 155/100 (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:
我们的监控基础设施已将45.133.170.32(地理位置为London, United Kingdom,运营在Hivelocity Inc的网络中)识别为可疑网络活动的来源。 在其1天的观察窗口期间,我们记录了来自此IP的1次敌对请求——平均每天约1次。 该地址被归类为住宅,意味着它可能属于终端用户ISP连接。来自住宅IP的恶意活动通常表明设备已被入侵或属于僵尸网络。 识别出两种攻击模式(User-Agent Anomaly和Request Flooding),表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 United Kingdom目前在我们的数据库中占169个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分155/100,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 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.
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.
Request smuggling exploits differences in how front-end and back-end servers parse HTTP requests. This technique can bypass security controls, poison web caches, and hijack other users sessions by desynchronizing request boundaries.