
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +0 | |
| 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.
Добавьте 185.191.141.115 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.
185.191.141.115 получил оценку угрозы 85/100 (Критический). Столь высокий балл характеризует критического агента угрозы. Этот адрес демонстрирует устойчивое агрессивное вредоносное поведение по множеству векторов обнаружения.
185.191.141.115 зарегистрирован в Tashkent, UZ, работающий в сети Best Internet Solution XK. Этот IP впервые появился в наших лентах угроз после срабатывания множества поведенческих сигнатур обнаружения. В течение 12-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 1,378 враждебных запросов с этого IP — примерно 114.8 в день в среднем. UZ в настоящее время составляет 71 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её заметным источником вредоносного трафика. Оценка 85/100 указывает на подтверждённого вредоносного агента. Блокировка на сетевом уровне уместна.
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.
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.