
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 5 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +50 | |
| Foreign referer | Referer с постороннего внешнего домена | +10 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Добавьте 113.204.79.230 в чёрный список файрвола. Проверьте логи на успешные подключения. Включите полное логирование на всех публичных сервисах.
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.
113.204.79.230 получил оценку угрозы 60/100 (Высокий). При таком уровне угрозы IP считается высокорисковым. Правила файрвола должны быть обновлены для блокировки трафика с этого источника.
Анализ разведки угроз связал 113.204.79.230 с вредоносной активностью из Jinrongjie, China, работающий в сети CHINA UNICOM China169 Backbone. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. За период в 1 дней этот IP сгенерировал 130 вредоносных запросов, в среднем ~130 запросов в день. Этот IP идентифицирован как VPN или прокси-точка, обычно используемая для маскировки истинного источника атакующего трафика и обхода географической или репутационной блокировки. China в настоящее время составляет 164 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. Оценка 60/100 требует активного мониторинга и ограничения частоты. Полная блокировка рекомендована для критичных систем.
Этот IP связан с VPN или прокси-сервисом. Атакующие часто маршрутизируют трафик через анонимайзеры для скрытия реального местоположения.
Prototype pollution manipulates JavaScript object prototypes to inject properties that affect all objects in an application. This can lead to denial of service, property injection, and in some cases remote code execution in Node.js applications.
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.