
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 | |
| Danger strong hits: 4 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 3 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +30 | |
| 404 ratio >= 60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +25 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 自动分析检测到行为异常 | +20 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 | |
| Danger strong hits: 6 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| 404 ratio 40-60% | 大多数请求返回404——目录枚举 | +15 | |
| Burst: 6 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger strong hits: 9 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger medium hits: 5 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +50 | |
| Burst: 9 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.
IP 87.106.187.36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 87.106.187.36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87.106.187.36。
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 |
|---|---|---|---|
| 135 | Unknown | Low | Service on port 135 |
| 137 | Unknown | Low | Service on port 137 |
| 3389 | RDP | High | Remote Desktop Protocol — primary target for ransomware attacks |
| 5985 | Unknown | Low | Service on port 5985 |
⚠️ 在87.106.187.36上检测到1个高风险端口。暴露的RDP (3389)是勒索软件攻击的首要入口。 这些服务在没有严格防火墙规则的情况下不应公开访问。
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。
87.106.187.36 has been assigned a threat score of 220/100 (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:
我们的监控基础设施已将87.106.187.36(地理位置为Berlin, Germany,运营在IONOS SE的网络中)识别为可疑网络活动的来源。 该地址在我们的监控系统中活跃了2天,产生了85次标记请求,速率约为每天42.5次。 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。 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Germany的23个恶意IP,使其成为全球威胁活动的值得注意的贡献者。 评分220/100将此地址置于最高严重性级别。应封锁并调查任何历史连接。
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.
Analyzing network flows (NetFlow, sFlow, IPFIX) provides visibility into traffic patterns without inspecting packet contents. Flow data reveals scanning activity, data exfiltration, lateral movement, and command-and-control channels at scale.