
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Burst 13/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 14/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 15/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 17/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 18/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 41/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 42/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 43/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 44/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 47/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 49/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 55/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 58/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 65/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 48 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 56 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 969 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger strong hits: 126 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 128 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 372 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| UA changed | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Мы обнаружили 1605 вредоносных IP в этой автономной системе.
IP 192.253.209.77 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
Борьба с подделкой UA от 192.253.209.77: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
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.
192.253.209.77 получил оценку угрозы 255/100 (Критический). Это помещает его в категорию критической угрозы. Рекомендуется немедленная блокировка на всех сетевых периметрах.
Обнаружены следующие категории атак:
Сетевой трафик от 192.253.209.77, расположенного в Jersey City, United States, работающий в сети GSL Networks Pty LTD, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. Адрес был активен 23 дней в нашей системе мониторинга, произведя 1,569 подозрительных запросов со скоростью ~68.2/день. Адрес работает как VPN/прокси выходной узел. Атакующие маршрутизируют трафик через анонимизирующие сервисы для скрытия реального местоположения. Двойные векторы атак — Флуд запросами в сочетании с Аномалия User-Agent — указывают на координированную атаку, а не оппортунистическое сканирование. С 36,707 отмеченными адресами United States представляет крупным присутствие в нашей базе угроз. С оценкой угрозы 255/100 этот IP входит в число наиболее опасных адресов в нашей базе. Настоятельно рекомендуется полная блокировка.
Этот IP связан с VPN или прокси-сервисом. Атакующие часто маршрутизируют трафик через анонимайзеры для скрытия реального местоположения.
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.