
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +15 | |
| Danger strong hits: 2 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +10 |
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 217.79.118.167: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
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.
217.79.118.167 получил оценку угрозы 75/100 (Высокий). IP оценивается как угроза высокого уровня. Сетевым администраторам следует создать правила блокировки и отслеживать любые подключения с этого адреса.
Обнаружены следующие категории атак:
Адрес 217.79.118.167 происходит из Toronto, Canada, работающий в сети Datacamp Limited. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. В течение 1-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 1 враждебных запросов с этого IP — примерно 1 в день в среднем. Этот жилой IP — вероятно, скомпрометированное пользовательское устройство. Домашние роутеры и IoT-оборудование с паролями по умолчанию — главные цели операторов ботнетов. IP демонстрирует манипуляцию User-Agent, переключаясь между разными идентификаторами браузеров или отправляя пустые заголовки. Canada в настоящее время составляет 153 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. Оценка 75/100 указывает на подтверждённого вредоносного агента. Блокировка на сетевом уровне уместна.
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.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
Threat scoring combines multiple signals — request patterns, known signatures, IP reputation, geographic risk, and behavioral analysis — into a single actionable metric. Weighted scoring models allow tuning sensitivity to balance security with usability.