
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +25 | |
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| Danger strong hits: 2 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +50 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Foreign referer seen | 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.
Заблокируйте сканирование от 175.126.146.174: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
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.
175.126.146.174 получил оценку угрозы 75/100 (Высокий). При таком уровне угрозы IP считается высокорисковым. Правила файрвола должны быть обновлены для блокировки трафика с этого источника.
Обнаружены следующие категории атак:
Сетевой трафик от 175.126.146.174, расположенного в Gwangyang, South Korea, работающий в сети SK Broadband Co Ltd, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. Наши сенсоры зафиксировали 42 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~42 запросов в день. 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. Обнаружено активное сканирование путей — этот IP зондирует сотни распространённых имён файлов и директорий. Наши записи показывают 110 вредоносных IP, исходящих из South Korea, что позиционирует её как значительным источник глобальной угрозы. При 75/100 этот IP требует немедленных защитных действий.
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.
Request smuggling exploits differences in how front-end and back-end servers parse HTTP requests. This technique can bypass security controls, poison web caches, and hijack other users sessions by desynchronizing request boundaries.
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.