
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| 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.
Заблокируйте сканирование от 151.36.217.176: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
IP 151.36.217.176 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
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.
151.36.217.176 получил оценку угрозы 70/100 (Высокий). Это классифицирует его как угрозу высокой степени. Рекомендуется превентивная блокировка для критичной инфраструктуры.
Обнаружены следующие категории атак:
Адрес 151.36.217.176 происходит из Turin, Italy, работающий в сети INFOSTRADA. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. Адрес был активен 6 дней в нашей системе мониторинга, произведя 186 подозрительных запросов со скоростью ~31/день. Это IP мобильной сети. Хотя мобильные адреса обычно разделяются через CGNAT, устойчивая вредоносная активность с этого адреса указывает на автоматизированное злоупотребление. Обнаружены два паттерна атак (Перебор путей и Аномалия User-Agent), что указывает на полуавтоматическую кампанию, нацеленную на несколько уязвимостей. Italy в настоящее время составляет 722 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её крупным источником вредоносного трафика. При 70/100 этот IP требует немедленных защитных действий.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
Modern attacks increasingly target APIs rather than traditional web interfaces. Attackers enumerate endpoints, test for broken authentication, and exploit excessive data exposure. API attacks are harder to detect as they mimic legitimate programmatic access patterns.