
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +0 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Добавьте 130.44.200.80 в чёрный список файрвола. Проверьте логи на успешные подключения. Включите полное логирование на всех публичных сервисах.
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.
130.44.200.80 получил оценку угрозы 105/100 (Критический). Столь высокий балл характеризует критического агента угрозы. Этот адрес демонстрирует устойчивое агрессивное вредоносное поведение по множеству векторов обнаружения.
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 130.44.200.80, геолоцированный в New Hampton, United States, работающий в сети Blazing SEO, как источник подозрительной сетевой активности. Адрес был активен 27 дней в нашей системе мониторинга, произведя 588 подозрительных запросов со скоростью ~21.8/день. United States в настоящее время составляет 36,301 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её крупным источником вредоносного трафика. С оценкой угрозы 105/100 этот IP входит в число наиболее опасных адресов в нашей базе. Настоятельно рекомендуется полная блокировка.
Proper network segmentation limits the blast radius of breaches. Even if attackers compromise one segment, properly configured network boundaries prevent lateral movement to critical systems, databases, and administrative interfaces.
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.