
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | 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.
Добавьте 167.71.223.124 в чёрный список файрвола. Проверьте логи на успешные подключения. Включите полное логирование на всех публичных сервисах.
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.
167.71.223.124 получил оценку угрозы 60/100 (Высокий). Данная оценка указывает на высокую серьёзность угрозы. IP продемонстрировал чёткие паттерны вредоносного поведения, требующие немедленных защитных мер.
167.71.223.124 зарегистрирован в Singapore, Singapore, работающий в сети DigitalOcean, LLC. Этот IP впервые появился в наших лентах угроз после срабатывания множества поведенческих сигнатур обнаружения. За период в 63 дней этот IP сгенерировал 2 вредоносных запросов, в среднем ~0 запросов в день. IP классифицируется как хостинг/дата-центр, что часто ассоциируется с арендованными серверами для автоматизированных атак, управления ботнетами или массового сканирования уязвимостей. Наши записи показывают 5,185 вредоносных IP, исходящих из Singapore, что позиционирует её как крупным источник глобальной угрозы. Оценка 60/100 требует активного мониторинга и ограничения частоты. Полная блокировка рекомендована для критичных систем.
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.
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.