
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: 5 req / 2s | 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 8.218.66.118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8.218.66.118。
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-2021-36368 | NVD → |
| CVE-2020-14145 | NVD → |
| CVE-2007-2768 | NVD → |
| CVE-2020-15778 | NVD → |
| CVE-2018-15473 | NVD → |
| CVE-2023-51385 | NVD → |
| CVE-2025-26465 | NVD → |
| CVE-2016-20012 | NVD → |
| CVE-2008-3844 | NVD → |
| CVE-2019-6110 | NVD → |
| CVE-2025-32728 | NVD → |
| CVE-2023-48795 | NVD → |
| CVE-2023-38408 | NVD → |
| CVE-2018-20685 | NVD → |
| CVE-2019-6109 | NVD → |
| CVE-2018-15919 | NVD → |
| CVE-2019-6111 | NVD → |
| CVE-2017-15906 | NVD → |
| CVE-2023-51767 | NVD → |
| CVE-2021-41617 | NVD → |
🔴 此主机有20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。
8.218.66.118 has been assigned a threat score of 70/100 (High). 这将其归类为高严重性威胁。建议对敏感基础设施进行主动封锁。
The following attack categories were identified:
地址8.218.66.118来源于Hong Kong, Hong Kong,运营在Alibaba (US) Technology Co., Ltd.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1天内捕获了来自此地址的1次恶意请求,反映出每天约1次的持续攻击节奏。 从住宅网络运营,此IP可能代表一个被入侵的家庭网关或已被招募到更大攻击基础设施中的IoT设备。 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。 我们的记录显示来自Hong Kong的190个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分70/100将此IP置于高风险类别。建议在防火墙级别进行封锁。
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.
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.
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.