
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 | |
| Danger strong hits: 6 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 8 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Foreign referer seen | 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.
Борьба с подделкой UA от 163.7.2.30: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
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.
163.7.2.30 получил оценку угрозы 195/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Обнаружены следующие категории атак:
Сетевой трафик от 163.7.2.30, расположенного в Banguntapan, Indonesia, работающий в сети Byteplus Pte. Ltd., классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. Адрес был активен 1 дней в нашей системе мониторинга, произведя 1 подозрительных запросов со скоростью ~1/день. Работая из жилой сети, этот IP может представлять скомпрометированный домашний шлюз или IoT-устройство, вовлечённое в крупную атакующую инфраструктуру. IP демонстрирует манипуляцию User-Agent, переключаясь между разными идентификаторами браузеров или отправляя пустые заголовки. С 103 отмеченными адресами Indonesia представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. Оценка 195/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.
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.
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
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.