
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Danger strong hits: 2 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +50 | |
| 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 154.254.38.150: 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.
154.254.38.150 получил оценку угрозы 75/100 (Высокий). При таком уровне угрозы IP считается высокорисковым. Правила файрвола должны быть обновлены для блокировки трафика с этого источника.
Обнаружены следующие категории атак:
154.254.38.150 зарегистрирован в Mila, DZ, работающий в сети Telecom Algeria. Этот IP впервые появился в наших лентах угроз после срабатывания множества поведенческих сигнатур обнаружения. Адрес был активен 1 дней в нашей системе мониторинга, произведя 9 подозрительных запросов со скоростью ~9/день. Адрес классифицирован как жилой (residential), что означает принадлежность к пользовательскому ISP-подключению. Вредоносная активность с жилых IP обычно указывает на компрометацию устройства или участие в ботнете. IP демонстрирует поведение перебора директорий, систематически запрашивая несуществующие пути для обнаружения скрытых файлов и неправильно настроенных ресурсов. С 254 отмеченными адресами DZ представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. При 75/100 этот IP требует немедленных защитных действий.
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.
Path traversal attacks attempt to access files outside the intended directory by manipulating file path references. Attackers use sequences like ../ to reach sensitive system files such as /etc/passwd or application configuration files.
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.