
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 2 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +20 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| Danger medium hits: 6 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Заблокируйте сканирование от 209.59.231.229: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
Данные сетевой разведки Shodan. Открытые порты могут указывать на работающие сервисы, неправильную конфигурацию или поверхность атаки.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 4444 | Unknown | Low | Service on port 4444 |
| 8000 | Unknown | Low | Service on port 8000 |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2023-46847 | NVD → |
| CVE-2023-49288 | NVD → |
| CVE-2021-31806 | NVD → |
| CVE-2024-25617 | NVD → |
| CVE-2023-49285 | NVD → |
| CVE-2021-31808 | NVD → |
| CVE-2023-49286 | NVD → |
| CVE-2021-28651 | NVD → |
| CVE-2021-28662 | NVD → |
| CVE-2023-50269 | NVD → |
| CVE-2021-31807 | NVD → |
| CVE-2024-45802 | NVD → |
| CVE-2021-46784 | NVD → |
| CVE-2023-46846 | NVD → |
| CVE-2023-46724 | NVD → |
| CVE-2022-41317 | NVD → |
| CVE-2021-28652 | NVD → |
| CVE-2025-54574 | NVD → |
| CVE-2021-33620 | NVD → |
| CVE-2021-28116 | NVD → |
| CVE-2022-41318 | NVD → |
| CVE-2025-62168 | NVD → |
| CVE-2023-5824 | NVD → |
| CVE-2026-32748 | NVD → |
| CVE-2025-59362 | NVD → |
🔴 Сканирование безопасности выявило 28 записей уязвимостей на этом хосте. Такой объём указывает на крайне устаревшее ПО. Сверьтесь с рекомендациями NVD.
Источник: Shodan InternetDB. Сканирование независимо от abuse.mom.
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.
209.59.231.229 получил оценку угрозы 105/100 (Критический). Это угроза критического уровня. Системным администраторам следует рассматривать этот IP как враждебный и блокировать все входящие соединения без исключений.
Обнаружены следующие категории атак:
Анализ разведки угроз связал 209.59.231.229 с вредоносной активностью из Los Angeles, United States, работающий в сети Sprious LLC. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Адрес был активен 38 дней в нашей системе мониторинга, произведя 2 подозрительных запросов со скоростью ~0.1/день. Этот жилой IP — вероятно, скомпрометированное пользовательское устройство. Домашние роутеры и IoT-оборудование с паролями по умолчанию — главные цели операторов ботнетов. IP демонстрирует поведение перебора директорий, систематически запрашивая несуществующие пути для обнаружения скрытых файлов и неправильно настроенных ресурсов. United States в настоящее время составляет 205 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. При 105/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.
Этот IP классифицирован как жилой (residential), что может означать скомпрометированное домашнее устройство, участник IoT-ботнета или заражённый ПК. Владелец обычно не знает о вредоносной активности.
Modern attacks increasingly target APIs rather than traditional web interfaces. Attackers enumerate endpoints, test for broken authentication, and exploit excessive data exposure. API attacks are harder to detect as they mimic legitimate programmatic access patterns.
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.