
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +10 | |
| Danger strong hits: 1 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +25 | |
| UA suspicious (short/empty) | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +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 216.73.160.43: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
Борьба с подделкой UA от 216.73.160.43: 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.
216.73.160.43 получил оценку угрозы 75/100 (Высокий). Это классифицирует его как угрозу высокой степени. Рекомендуется превентивная блокировка для критичной инфраструктуры.
Обнаружены следующие категории атак:
Анализ разведки угроз связал 216.73.160.43 с вредоносной активностью из New York, United States, работающий в сети Bandito Networks. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Наши сенсоры зафиксировали 186 вредоносных запросов с этого адреса за 47 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~4 запросов в день. Работая из жилой сети, этот IP может представлять скомпрометированный домашний шлюз или IoT-устройство, вовлечённое в крупную атакующую инфраструктуру. Обнаружены два паттерна атак (Перебор путей и Аномалия User-Agent), что указывает на полуавтоматическую кампанию, нацеленную на несколько уязвимостей. United States в настоящее время составляет 151 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. При 75/100 этот IP требует немедленных защитных действий.
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.
Insecure file upload functionality allows attackers to upload web shells, malware, or scripts that execute on the server. Proper validation must check file content, not just extensions, and uploaded files should be stored outside the web root.
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.