
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +15 | |
| Danger strong hits: 6 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 106 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| Burst: 42 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 84 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 18 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 212 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 41 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 126 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 24 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 318 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 37 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 113 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Борьба с подделкой UA от 172.213.216.244: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
Заблокируйте сканирование от 172.213.216.244: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
IP 172.213.216.244 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
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 |
|---|---|---|---|
| 50000 | Unknown | Low | Service on port 50000 |
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.
172.213.216.244 получил оценку угрозы 270/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Обнаружены следующие категории атак:
Сетевой трафик от 172.213.216.244, расположенного в Milan, Italy, работающий в сети Microsoft Corporation, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. Наши сенсоры зафиксировали 3 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~3 запросов в день. Классифицированный как хостинговый IP, этот адрес скорее всего работает на арендованном сервере или облачном инстансе. Атакующие предпочитают IP дата-центров за их высокую пропускную способность и одноразовость. С 3 обнаруженными паттернами атак этот IP демонстрирует поведение, характерное для продвинутых автоматизированных фреймворков сканирования. Italy в настоящее время составляет 102 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. При 270/100 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.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.