
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Burst 5/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 7/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 10 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 11 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 12 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 13 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 16 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 2 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +50 | |
| Danger strong hits: 4 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 5 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 6 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 7 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 8 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 9 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Foreign referer | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| UA changed | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 |
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 169.58.45.73: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
IP 169.58.45.73 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
IP 169.58.45.73 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
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.
169.58.45.73 получил оценку угрозы 185/100 (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 169.58.45.73 происходит из Lauterbourg, France, работающий в сети Contabo GmbH. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. Адрес был активен 29 дней в нашей системе мониторинга, произведя 1,680 подозрительных запросов со скоростью ~57.9/день. Работая из инфраструктуры дата-центра, этот IP типичен для адресов, используемых в организованных атакующих операциях. Облачные и VPS-провайдеры часто эксплуатируются как стартовые площадки для автоматического сканирования. Комбинация 3 различных векторов атак указывает на изощрённого, многовекторного агента угрозы, использующего автоматизированные инструменты для одновременного зондирования множества поверхностей атаки. С 194 отмеченными адресами France представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. При 185/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.
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.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.