
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +15 | |
| Danger strong hits: 9 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 240 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 43 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 140 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 6 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 238 | 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: 42 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 131 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 48 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 157 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 50 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 134 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 150 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 45 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 125 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.
IP 20.251.15.206 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 20.251.15.206.
Заблокируйте сканирование от 20.251.15.206: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
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.
20.251.15.206 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:
Сетевой трафик от 20.251.15.206, расположенного в Lorenskog, Norway, работающий в сети Microsoft Corporation, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. Адрес был активен 1 дней в нашей системе мониторинга, произведя 6 подозрительных запросов со скоростью ~6/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. Norway в настоящее время составляет 108 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. При 280/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.
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.
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
Correlating logs across web servers, firewalls, DNS, and authentication systems reveals attack patterns invisible in individual log sources. Modern SIEM platforms use statistical analysis to connect related events across time and systems.