
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Danger medium hits: 19 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 7 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 20 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 | |
| Burst: 10 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 21 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 19 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 14 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 13 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 11 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 8 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 9 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 12 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 |
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.
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54.179.66.150。
IP 54.179.66.150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。
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。
54.179.66.150 has been assigned a threat score of 180/100 (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:
IP地址54.179.66.150已追溯至Singapore, Singapore,运营在Amazon.com, Inc.的网络中。我们的威胁检测系统根据观察到的恶意行为模式标记了此地址。 在其1天的观察窗口期间,我们记录了来自此IP的16次敌对请求——平均每天约16次。 此地址属于数据中心或云托管提供商。托管IP经常被专门租用廉价VPS实例来进行攻击的威胁行为者利用。 识别出两种攻击模式(Request Flooding和Path Enumeration),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102个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分180/100,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 belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
Brute force attacks systematically try username and password combinations to gain unauthorized access. Modern attacks leverage credential databases from previous breaches, testing millions of combinations using distributed botnets across multiple IP addresses.
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.