
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 | |
| Danger medium hits: 34 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| Imported from old blocklist | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +0 | |
| Danger medium hits: 6 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 10 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 16 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 12 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger strong hits: 3 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +75 | |
| Danger medium hits: 8 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 4 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +40 | |
| Danger medium hits: 2 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +20 | |
| Danger medium hits: 20 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| Danger medium hits: 3 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +30 | |
| Danger medium hits: 5 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +50 | |
| Danger medium hits: 18 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Борьба с подделкой UA от 103.136.107.108: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
Заблокируйте сканирование от 103.136.107.108: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
Этот IP проверен по основным DNS-чёрным спискам, используемым почтовыми серверами и файрволами по всему миру.
Проверено: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect. Результаты могут меняться.
103.136.107.108 получил оценку угрозы 180/100 (Критический). Это критический уровень риска. Наши системы обнаружения зафиксировали множество высокодостоверных индикаторов вредоносных намерений с этого адреса.
Обнаружены следующие категории атак:
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 103.136.107.108, геолоцированный в Rāngāmāti, Bangladesh, работающий в сети Harunur Rashid, как источник подозрительной сетевой активности. Адрес был активен 68 дней в нашей системе мониторинга, произведя 67 подозрительных запросов со скоростью ~1/день. Работая из жилой сети, этот IP может представлять скомпрометированный домашний шлюз или IoT-устройство, вовлечённое в крупную атакующую инфраструктуру. Обнаружены два паттерна атак (Аномалия User-Agent и Перебор путей), что указывает на полуавтоматическую кампанию, нацеленную на несколько уязвимостей. С 102 отмеченными адресами Bangladesh представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. При 180/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.
Этот IP классифицирован как жилой (residential), что может означать скомпрометированное домашнее устройство, участник IoT-ботнета или заражённый ПК. Владелец обычно не знает о вредоносной активности.
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.