
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 3 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +20 | |
| POST requests present | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +8 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Добавьте 154.161.7.218 в чёрный список файрвола. Проверьте логи на успешные подключения. Включите полное логирование на всех публичных сервисах.
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.
154.161.7.218 получил оценку угрозы 103/100 (Критический). Это критический уровень риска. Наши системы обнаружения зафиксировали множество высокодостоверных индикаторов вредоносных намерений с этого адреса.
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 154.161.7.218, геолоцированный в Accra, GH, работающий в сети Scancom [MTNGhana] Mobile Subscribers, как источник подозрительной сетевой активности. Наши сенсоры зафиксировали 1 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~1 запросов в день. Адрес принадлежит сети мобильного оператора. Устойчивый паттерн вредоносных запросов указывает на скомпрометированное устройство или намеренное злоупотребление. С 45 отмеченными адресами GH представляет заметным присутствие в нашей базе угроз. Оценка 103/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
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.