
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +15 | |
| Danger strong hits: 8 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 94 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| Burst: 33 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 93 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 14 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 188 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 42 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 96 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 12 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 92 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 62 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 125 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 51 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 110 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 6 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Burst: 46 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 94 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 25 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 74 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 9 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Burst: 100 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 32 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 81 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 61 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 141 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 66 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 34 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 90 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 48 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 124 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 72 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 3 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +75 | |
| Danger medium hits: 47 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| Burst: 47 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 47 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 18 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 27 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 27 req / 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.
Борьба с подделкой UA от 20.240.242.60: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
IP 20.240.242.60 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 20.240.242.60.
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.
20.240.242.60 получил оценку угрозы 280/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Обнаружены следующие категории атак:
Адрес 20.240.242.60 происходит из Gävle, Sweden, работающий в сети Microsoft Corporation. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. За период в 1 дней этот IP сгенерировал 16 вредоносных запросов, в среднем ~16 запросов в день. IP классифицируется как хостинг/дата-центр, что часто ассоциируется с арендованными серверами для автоматизированных атак, управления ботнетами или массового сканирования уязвимостей. Разнообразие 3 отдельных методов атаки указывает на комплексный набор атакующих инструментов. Sweden в настоящее время составляет 120 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. Оценка 280/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.
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.
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
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.