
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +10 | |
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| UA changed for same IP | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 | |
| Danger strong hits: 4 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 3 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +30 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| Danger strong hits: 3 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +20 | |
| Danger strong hits: 2 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +50 |
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 167.71.192.133: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
Борьба с подделкой UA от 167.71.192.133: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
Данные сетевой разведки Shodan. Открытые порты могут указывать на работающие сервисы, неправильную конфигурацию или поверхность атаки.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| 443 | HTTPS | Low | HTTPS web server — encrypted web traffic |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2023-44487 | NVD → |
| CVE-2025-23419 | NVD → |
🔴 На этом хосте обнаружено 2 известных CVE, связанных с его открытыми сервисами. Даже малое число CVE может представлять значительный риск. Проверьте каждую CVE в базе NVD.
Источник: Shodan InternetDB. Сканирование независимо от abuse.mom.
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.
167.71.192.133 получил оценку угрозы 210/100 (Критический). Это угроза критического уровня. Системным администраторам следует рассматривать этот IP как враждебный и блокировать все входящие соединения без исключений.
Обнаружены следующие категории атак:
Адрес 167.71.192.133 происходит из Singapore, Singapore, работающий в сети DigitalOcean, LLC. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. Наши сенсоры зафиксировали 6 вредоносных запросов с этого адреса за 5 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~1.2 запросов в день. IP классифицируется как хостинг/дата-центр, что часто ассоциируется с арендованными серверами для автоматизированных атак, управления ботнетами или массового сканирования уязвимостей. Обнаружены два паттерна атак (Перебор путей и Аномалия User-Agent), что указывает на полуавтоматическую кампанию, нацеленную на несколько уязвимостей. Singapore в настоящее время составляет 141 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. С оценкой угрозы 210/100 этот IP входит в число наиболее опасных адресов в нашей базе. Настоятельно рекомендуется полная блокировка.
Этот IP принадлежит хостинг-провайдеру или дата-центру. Вредоносный трафик из хостинг-инфраструктуры часто исходит от взломанных VPS, арендованных серверов для сканирования или злоупотребления бесплатными облачными аккаунтами.
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.