
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: 4 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 4 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +40 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| Burst: 5 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 6 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Burst: 9 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 11 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 8 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 2 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +50 | |
| Danger medium hits: 2 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +20 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Burst: 6 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 7 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 10 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 1 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +10 | |
| Danger strong hits: 1 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +25 | |
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 167.99.180.117 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
Заблокируйте сканирование от 167.99.180.117: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 167.99.180.117.
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.
167.99.180.117 получил оценку угрозы 235/100 (Критический). Столь высокий балл характеризует критического агента угрозы. Этот адрес демонстрирует устойчивое агрессивное вредоносное поведение по множеству векторов обнаружения.
Обнаружены следующие категории атак:
Анализ разведки угроз связал 167.99.180.117 с вредоносной активностью из Toronto, Canada, работающий в сети DigitalOcean, LLC. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Наши сенсоры зафиксировали 23 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~23 запросов в день. IP классифицируется как хостинг/дата-центр, что часто ассоциируется с арендованными серверами для автоматизированных атак, управления ботнетами или массового сканирования уязвимостей. Разнообразие 3 отдельных методов атаки указывает на комплексный набор атакующих инструментов. Оценка 235/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.
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.
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.