
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Burst 10/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 36/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 |
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 183.207.45.110.
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.
183.207.45.110 получил оценку угрозы 70/100 (Высокий). Данная оценка указывает на высокую серьёзность угрозы. IP продемонстрировал чёткие паттерны вредоносного поведения, требующие немедленных защитных мер.
Обнаружены следующие категории атак:
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 183.207.45.110, геолоцированный в Guangzhou, China, работающий в сети China Mobile, как источник подозрительной сетевой активности. Адрес был активен 1 дней в нашей системе мониторинга, произведя 60 подозрительных запросов со скоростью ~60/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. China в настоящее время составляет 166 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. При 70/100 этот IP требует немедленных защитных действий.
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.
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.