
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +10 | |
| Danger medium hits: 2 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +20 | |
| Danger medium hits: 3 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +30 | |
| Danger medium hits: 4 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +40 | |
| Danger medium hits: 5 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +50 | |
| Danger medium hits: 8 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Foreign referer | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Imported from old blocklist | 自动分析检测到行为异常 | +0 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| UA changed | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +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 45.134.253.54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。
IP 45.134.253.54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。
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。
45.134.253.54 has been assigned a threat score of 120/100 (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:
地址45.134.253.54来源于Moscow, Russia,运营在Biterika Group LLC的网络中。它是通过对受监控端点的入站网络流量进行自动分析而被识别的。 我们的传感器在101天内捕获了来自此地址的606次恶意请求,反映出每天约6次的持续攻击节奏。 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(Path Enumeration和User-Agent Anomaly),表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 Russia目前在我们的数据库中占132个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分120/100,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.
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
Threat scoring combines multiple signals — request patterns, known signatures, IP reputation, geographic risk, and behavioral analysis — into a single actionable metric. Weighted scoring models allow tuning sensitivity to balance security with usability.