
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Burst 32/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 33/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Foreign referer | Referer с постороннего внешнего домена | +10 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 172.59.42.159.
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.
172.59.42.159 получил оценку угрозы 80/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Обнаружены следующие категории атак:
IP-адрес 172.59.42.159 отслежен до El Paso, United States, работающий в сети T-Mobile USA, Inc.. Наши системы обнаружения угроз пометили этот адрес на основе наблюдаемых паттернов вредоносного поведения. За период в 5 дней этот IP сгенерировал 364 вредоносных запросов, в среднем ~72.8 запросов в день. Это IP мобильной сети. Хотя мобильные адреса обычно разделяются через CGNAT, устойчивая вредоносная активность с этого адреса указывает на автоматизированное злоупотребление. Атаки на основе частоты запросов с этого IP направлены на перегрузку серверных ресурсов путём массовой отправки запросов. United States в настоящее время составляет 107 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. Оценка 80/100 указывает на подтверждённого вредоносного агента. Блокировка на сетевом уровне уместна.
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.
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.