
ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | 高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用 | +25 | |
| Danger medium hits: 19 | 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: 8 req / 2s | 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: 11 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 21 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 19 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 13 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 17 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 9 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 16 req / 2s | 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 | |
| Burst: 18 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 15 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Danger medium hits: 2 | 中等风险:管理面板、配置文件 | +20 | |
| Burst: 18 req / 10s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 10 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 14 req / 2s | 请求频率异常——自动扫描 | +35 | |
| Burst: 12 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 98.94.108.79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98.94.108.79。
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。
98.94.108.79 has been assigned a threat score of 180/100 (Critical). 如此高的分数标志着一个关键威胁行为者。该地址在多个检测向量上表现出持续的、激进的恶意行为。
The following attack categories were identified:
威胁情报分析将98.94.108.79与来自Ashburn, United States,运营在Amazon.com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。 在其1天的观察窗口期间,我们记录了来自此IP的45次敌对请求——平均每天约45次。 该IP从数据中心基础设施运营,是有组织攻击行动中使用的典型地址。 识别出两种攻击模式(Path Enumeration和Request Flooding),表明这是一个针对多个漏洞的半自动化攻击活动。 United States目前在我们的数据库中占201个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 评分180/100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 belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.