
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Malicious Activity | 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 7023 вредоносных IP в этой автономной системе.
Заблокируйте 167.99.88.87 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.
167.99.88.87 получил оценку угрозы 85/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 167.99.88.87, геолоцированный в Slough, United Kingdom, работающий в сети DigitalOcean, LLC, как источник подозрительной сетевой активности. За период в 5 дней этот IP сгенерировал 151 вредоносных запросов, в среднем ~30.2 запросов в день. Этот адрес принадлежит дата-центру или облачному хостингу. Хостинговые IP часто используются злоумышленниками, арендующими дешёвые VPS специально для проведения атак. С 3,204 отмеченными адресами United Kingdom представляет крупным присутствие в нашей базе угроз. При 85/100 этот IP требует немедленных защитных действий.
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.
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.
Botnet C2 infrastructure has evolved from centralized IRC channels to resilient peer-to-peer networks, domain generation algorithms, and blockchain-based communication. This evolution makes botnet takedowns increasingly difficult and expensive.