
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 80 вредоносных IP в этой автономной системе.
Добавьте 174.73.120.71 в чёрный список файрвола. Проверьте логи на успешные подключения. Включите полное логирование на всех публичных сервисах.
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.
174.73.120.71 получил оценку угрозы 103/100 (Критический). Столь высокий балл характеризует критического агента угрозы. Этот адрес демонстрирует устойчивое агрессивное вредоносное поведение по множеству векторов обнаружения.
Сетевой трафик от 174.73.120.71, расположенного в Abbeville, United States, работающий в сети Cox Communications Inc., классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. В течение 39-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 1 враждебных запросов с этого IP — примерно 0 в день в среднем. Адрес классифицирован как жилой (residential), что означает принадлежность к пользовательскому ISP-подключению. Вредоносная активность с жилых IP обычно указывает на компрометацию устройства или участие в ботнете. United States в настоящее время составляет 36,300 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её крупным источником вредоносного трафика. С оценкой угрозы 103/100 этот IP входит в число наиболее опасных адресов в нашей базе. Настоятельно рекомендуется полная блокировка.
Этот IP классифицирован как жилой (residential), что может означать скомпрометированное домашнее устройство, участник IoT-ботнета или заражённый ПК. Владелец обычно не знает о вредоносной активности.
HTTP security headers provide defense-in-depth with minimal implementation effort. Key headers include Strict-Transport-Security, X-Content-Type-Options, X-Frame-Options, Referrer-Policy, and Permissions-Policy, each addressing specific attack vectors.
Internet of Things devices are prime targets for botnet recruitment due to weak default credentials, infrequent updates, and always-on connectivity. Compromised IoT devices generate persistent scanning and attack traffic without their owners knowledge.