
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | 自动分析检测到行为异常 | +15 | |
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +10 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +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 81.29.32.213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。
IP 81.29.32.213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。
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 |
|---|---|---|---|
| 25 | SMTP | Medium | SMTP mail server — can be abused for spam relay |
| 53 | DNS | Low | DNS server — potential for DNS amplification attacks |
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| 110 | POP3 | Low | Service on port 110 |
| 143 | IMAP | Low | Service on port 143 |
| 443 | HTTPS | Low | HTTPS web server — encrypted web traffic |
| 465 | Unknown | Low | Service on port 465 |
| 587 | Unknown | Low | Service on port 587 |
| 993 | IMAPS | Low | Service on port 993 |
| 2096 | Unknown | Low | Service on port 2096 |
| 3306 | MySQL | High | MySQL database — should never be exposed to the internet |
⚠️ 在81.29.32.213上检测到1个高风险端口。 这些服务在没有严格防火墙规则的情况下不应公开访问。
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2025-67896 | NVD → |
🔴 此主机有1个已知CVE与其暴露的服务相关联。即使少量CVE也可能代表重大风险。 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。
81.29.32.213 has been assigned a threat score of 75/100 (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:
威胁情报分析将81.29.32.213与来自Stavanger, Norway,运营在HESBYNETT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。 在1天的时间内,此IP产生了2次恶意请求,平均每天约2次请求。 这是一个住宅IP地址,表明可能是被入侵的家用设备,如路由器、智能设备或参与僵尸网络的受感染工作站。 识别出两种攻击模式(User-Agent Anomaly和Path Enumeration),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Norway的101个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分75/100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.
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.
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.