
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 2 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +20 | |
| Danger strong hits: 3 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +75 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Заблокируйте 207.154.255.189 на сетевом периметре. Внедрите эшелонированную защиту, комбинируя блокировку IP с защитой на уровне приложений.
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.
207.154.255.189 получил оценку угрозы 95/100 (Критический). Это критический уровень риска. Наши системы обнаружения зафиксировали множество высокодостоверных индикаторов вредоносных намерений с этого адреса.
IP-адрес 207.154.255.189 отслежен до Frankfurt am Main, Germany, работающий в сети DigitalOcean, LLC. Наши системы обнаружения угроз пометили этот адрес на основе наблюдаемых паттернов вредоносного поведения. В течение 4-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 246 враждебных запросов с этого IP — примерно 61.5 в день в среднем. IP классифицируется как хостинг/дата-центр, что часто ассоциируется с арендованными серверами для автоматизированных атак, управления ботнетами или массового сканирования уязвимостей. Наши записи показывают 3,644 вредоносных IP, исходящих из Germany, что позиционирует её как крупным источник глобальной угрозы. С оценкой угрозы 95/100 этот IP входит в число наиболее опасных адресов в нашей базе. Настоятельно рекомендуется полная блокировка.
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.
RCE vulnerabilities allow attackers to execute arbitrary code on target servers. These critical flaws often arise from deserialization bugs, template injection, or file upload vulnerabilities, and represent the highest severity class of web application weaknesses.
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.