
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Burst: 5 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| Danger strong hits: 2 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +50 |
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 178.208.67.38: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
Заблокируйте сканирование от 178.208.67.38: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 178.208.67.38.
Данные сетевой разведки Shodan. Открытые порты могут указывать на работающие сервисы, неправильную конфигурацию или поверхность атаки.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 21 | FTP | Medium | File Transfer Protocol — often targeted for anonymous login attacks |
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| 81 | Unknown | Low | Service on port 81 |
| 161 | Unknown | Low | Service on port 161 |
| 873 | Unknown | Low | Service on port 873 |
| 3306 | MySQL | High | MySQL database — should never be exposed to the internet |
⚠️ Обнаружено 2 портов высокого риска на 178.208.67.38. Эти сервисы не должны быть публично доступны без строгих правил файрвола.
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2023-51385 | NVD → |
| CVE-2023-48795 | NVD → |
| CVE-2016-20012 | NVD → |
| CVE-2008-3844 | NVD → |
| CVE-2024-6387 | NVD → |
| CVE-2023-51767 | NVD → |
| CVE-2021-36368 | NVD → |
| CVE-2021-41617 | NVD → |
| CVE-2023-38408 | NVD → |
| CVE-2007-2768 | NVD → |
| CVE-2025-32728 | NVD → |
| CVE-2025-26465 | NVD → |
🔴 На этом хосте обнаружено 12 известных CVE, связанных с его открытыми сервисами. Такой объём указывает на крайне устаревшее ПО. Проверьте каждую CVE в базе NVD.
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.
178.208.67.38 получил оценку угрозы 85/100 (Критический). Это угроза критического уровня. Системным администраторам следует рассматривать этот IP как враждебный и блокировать все входящие соединения без исключений.
Обнаружены следующие категории атак:
Адрес 178.208.67.38 происходит из Amsterdam, Netherlands, работающий в сети MCHOST. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. Адрес был активен 8 дней в нашей системе мониторинга, произведя 2 подозрительных запросов со скоростью ~0.3/день. IP классифицируется как хостинг/дата-центр, что часто ассоциируется с арендованными серверами для автоматизированных атак, управления ботнетами или массового сканирования уязвимостей. С 3 обнаруженными паттернами атак этот IP демонстрирует поведение, характерное для продвинутых автоматизированных фреймворков сканирования. С 101 отмеченными адресами Netherlands представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. При 85/100 этот IP требует немедленных защитных действий.
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.
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.