
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| Burst 10/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 15/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 16/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 20/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 24/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 28/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 36/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 8/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 9/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 24 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 27 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 28 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 3 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +30 | |
| Danger medium hits: 5 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +50 | |
| Danger strong hits: 2 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +50 | |
| Danger strong hits: 3 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +75 | |
| Danger strong hits: 4 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 6 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 9 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Foreign referer | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| Probe 302→404 | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| UA changed | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Мы обнаружили 2 вредоносных IP в этой автономной системе.
IP 130.49.215.84 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
IP 130.49.215.84 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
Борьба с подделкой UA от 130.49.215.84: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
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.
130.49.215.84 получил оценку угрозы 300/100 (Критический). Столь высокий балл характеризует критического агента угрозы. Этот адрес демонстрирует устойчивое агрессивное вредоносное поведение по множеству векторов обнаружения.
Обнаружены следующие категории атак:
130.49.215.84 зарегистрирован в Warsaw, Poland, работающий в сети Shesternin Vladimir Anatolievich. Этот IP впервые появился в наших лентах угроз после срабатывания множества поведенческих сигнатур обнаружения. За период в 20 дней этот IP сгенерировал 544 вредоносных запросов, в среднем ~27.2 запросов в день. Это жилой IP-адрес, что указывает на скомпрометированное домашнее устройство — роутер, умное устройство или заражённую рабочую станцию, участвующую в ботнете. Разнообразие 3 отдельных методов атаки указывает на комплексный набор атакующих инструментов. Наши записи показывают 591 вредоносных IP, исходящих из Poland, что позиционирует её как крупным источник глобальной угрозы. При 300/100 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.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
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.