
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 | |
| Burst: 11 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 23 req / 10s | 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 47.237.115.255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47.237.115.255。
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 |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2023-38408 | NVD → |
| CVE-2007-2768 | NVD → |
| CVE-2021-36368 | NVD → |
| CVE-2018-15473 | NVD → |
| CVE-2017-15906 | NVD → |
| CVE-2023-51767 | NVD → |
| CVE-2020-14145 | NVD → |
| CVE-2019-6109 | NVD → |
| CVE-2016-20012 | NVD → |
| CVE-2023-51385 | NVD → |
| CVE-2025-26465 | NVD → |
| CVE-2026-35414 | NVD → |
| CVE-2021-41617 | NVD → |
| CVE-2018-20685 | NVD → |
| CVE-2025-32728 | NVD → |
| CVE-2023-48795 | NVD → |
| CVE-2019-6110 | NVD → |
| CVE-2008-3844 | NVD → |
| CVE-2019-6111 | NVD → |
| CVE-2018-15919 | NVD → |
| CVE-2020-15778 | NVD → |
🔴 此主机有21个已知CVE与其暴露的服务相关联。如此大量的漏洞强烈表明软件严重过时。 请在NVD数据库中查看每个CVE的详细信息。
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。
47.237.115.255 has been assigned a threat score of 105/100 (Critical). 凭借此评分,该IP属于严重威胁级别——是我们监控数据库中最危险的地址之一。
The following attack categories were identified:
47.237.115.255注册在Singapore, Singapore,运营在Alibaba (US) Technology Co., Ltd.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。 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。 Singapore目前在我们的数据库中占107个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 评分105/100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 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.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.