
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| DDoS / Flood | 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.
Мы обнаружили 6467 вредоносных IP в этой автономной системе.
Заблокируйте 163.5.241.39 на сетевом периметре. Внедрите эшелонированную защиту, комбинируя блокировку IP с защитой на уровне приложений.
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.
163.5.241.39 получил оценку угрозы 255/100 (Критический). Это угроза критического уровня. Системным администраторам следует рассматривать этот IP как враждебный и блокировать все входящие соединения без исключений.
IP-адрес 163.5.241.39 отслежен до Paris, France, работающий в сети F.N.S. HOLDINGS LIMITED. Наши системы обнаружения угроз пометили этот адрес на основе наблюдаемых паттернов вредоносного поведения. Адрес был активен 14 дней в нашей системе мониторинга, произведя 40 подозрительных запросов со скоростью ~2.9/день. Наши записи показывают 2,410 вредоносных IP, исходящих из France, что позиционирует её как крупным источник глобальной угрозы. При 255/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.
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.
Threat scoring combines multiple signals — request patterns, known signatures, IP reputation, geographic risk, and behavioral analysis — into a single actionable metric. Weighted scoring models allow tuning sensitivity to balance security with usability.