
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| UA bot: Go-http-client | 检测到已知机器人/爬虫的User-Agent | +40 | |
| UA changed for same IP | 多个User-Agent——机器人轮换技术 | +25 | |
| Danger strong hits: 324 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 284 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Burst: 11 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 30 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 | |
| Danger strong hits: 65 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 95 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 8 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 27 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 151 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 232 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +60 | |
| Burst: 28 req / 10s | 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.
IP 85.203.23.130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 85.203.23.130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85.203.23.130。
来自同一/24子网的其他被封锁IP——表明该网络范围存在系统性滥用。
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。
85.203.23.130 has been assigned a threat score of 290/100 (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:
地址85.203.23.130来源于Singapore, Singapore,运营在GSL Networks Pty 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。 该地址在我们的监控系统中活跃了59天,产生了5次标记请求,速率约为每天0.1次。 此IP被识别为VPN或代理端点,通常用于掩盖攻击流量的真实来源并绕过地理或信誉封锁。 3种不同攻击向量的组合表明这是一个复杂的多方位威胁行为者,部署自动化工具同时探测多个攻击面。 我们的记录显示来自Singapore的157个恶意IP,使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 威胁评分290/100,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 associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
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.
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.