
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Burst 100/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 20/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 20/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 21/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 22/10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 26/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 34/2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst 59/10s | 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 | |
| Burst: 20 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 24 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger medium hits: 8 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Danger strong hits: 19 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 20 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 42 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 68 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| 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 72.56.156.124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。
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72.56.156.124。
IP 72.56.156.124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。
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。
72.56.156.124 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:
威胁情报分析将72.56.156.124与来自Moscow, Russia,运营在WS Telecom Inc的网络中的恶意活动相关联。该地址自首次检测以来一直处于观察状态。 该地址在我们的监控系统中活跃了5天,产生了451次标记请求,速率约为每天90.2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。 检测到3种不同攻击模式,此IP表现出高级自动化扫描框架的典型行为特征。 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255/100,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.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
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.