
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| DDoS / Flood | 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.
Заблокируйте 175.30.48.126 на сетевом периметре. Внедрите эшелонированную защиту, комбинируя блокировку IP с защитой на уровне приложений.
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
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.
175.30.48.126 получил оценку угрозы 70/100 (Высокий). IP оценивается как угроза высокого уровня. Сетевым администраторам следует создать правила блокировки и отслеживать любые подключения с этого адреса.
175.30.48.126 зарегистрирован в Jilin, China, работающий в сети Chinanet. Этот IP впервые появился в наших лентах угроз после срабатывания множества поведенческих сигнатур обнаружения. В течение 4-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 204 враждебных запросов с этого IP — примерно 51 в день в среднем. Этот жилой IP — вероятно, скомпрометированное пользовательское устройство. Домашние роутеры и IoT-оборудование с паролями по умолчанию — главные цели операторов ботнетов. China в настоящее время составляет 121 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. Оценка 70/100 указывает на подтверждённого вредоносного агента. Блокировка на сетевом уровне уместна.
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.
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.
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.