
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA bot: spider | Обнаружен User-Agent известного бота/краулера | +40 | |
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 116.179.32.110 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
Заблокируйте сканирование от 116.179.32.110: 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.
116.179.32.110 получил оценку угрозы 65/100 (Высокий). Это классифицирует его как угрозу высокой степени. Рекомендуется превентивная блокировка для критичной инфраструктуры.
Обнаружены следующие категории атак:
Анализ разведки угроз связал 116.179.32.110 с вредоносной активностью из Jinrongjie, China, работающий в сети China Unicom CHINA169 Network. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Адрес был активен 42 дней в нашей системе мониторинга, произведя 4 подозрительных запросов со скоростью ~0.1/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. China в настоящее время составляет 241 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. Оценка 65/100 требует активного мониторинга и ограничения частоты. Полная блокировка рекомендована для критичных систем.
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.
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.