
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| Danger strong hits: 1 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +25 | |
| 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.
Заблокируйте сканирование от 123.17.138.31: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
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.
123.17.138.31 получил оценку угрозы 60/100 (Высокий). Это классифицирует его как угрозу высокой степени. Рекомендуется превентивная блокировка для критичной инфраструктуры.
Обнаружены следующие категории атак:
Адрес 123.17.138.31 происходит из Cổ Lóa, Vietnam, работающий в сети VietNam Post and Telecom Corporation. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. Наши сенсоры зафиксировали 286 вредоносных запросов с этого адреса за 2 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~143 запросов в день. Работая из жилой сети, этот IP может представлять скомпрометированный домашний шлюз или IoT-устройство, вовлечённое в крупную атакующую инфраструктуру. Обнаружено активное сканирование путей — этот IP зондирует сотни распространённых имён файлов и директорий. Vietnam в настоящее время составляет 196 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. При 60/100 этот IP представляет реальную угрозу. Внедрите ограничение частоты с эскалацией до блокировки.
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.
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.
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.