
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: 122 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 321 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 17 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: 277 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 422 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 21 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 76 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: 24 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 86 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 201 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 525 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| 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 | |
| Danger strong hits: 177 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 445 | 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 45.91.23.123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45.91.23.123。
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。
45.91.23.123 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:
45.91.23.123注册在Montreal, Canada,运营在Datacamp Limited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56天内捕获了来自此地址的7次恶意请求,反映出每天约0.1次的持续攻击节奏。 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。 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。 Canada目前在我们的数据库中占53个被封锁IP,使其成为恶意流量的值得注意的来源。 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.
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
Digital forensics preserves and analyzes electronic evidence following attacks. Proper chain of custody, forensic imaging, timeline reconstruction, and artifact analysis are essential for understanding attack scope, attribution, and preventing recurrence.