
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Burst 12/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 23/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Foreign referer | Referer с постороннего внешнего домена | +10 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Мы обнаружили 1420 вредоносных IP в этой автономной системе.
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 32.197.125.146.
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.
32.197.125.146 получил оценку угрозы 80/100 (Критический). Это помещает его в категорию критической угрозы. Рекомендуется немедленная блокировка на всех сетевых периметрах.
Обнаружены следующие категории атак:
32.197.125.146 зарегистрирован в Ashburn, United States, работающий в сети Amazon.com, Inc.. Этот IP впервые появился в наших лентах угроз после срабатывания множества поведенческих сигнатур обнаружения. За период в 2 дней этот IP сгенерировал 57 вредоносных запросов, в среднем ~28.5 запросов в день. Этот адрес принадлежит дата-центру или облачному хостингу. Хостинговые IP часто используются злоумышленниками, арендующими дешёвые VPS специально для проведения атак. Атаки на основе частоты запросов с этого IP направлены на перегрузку серверных ресурсов путём массовой отправки запросов. United States в настоящее время составляет 36,321 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её крупным источником вредоносного трафика. Оценка угрозы 80/100 помещает IP в категорию высокого риска. Рекомендуется блокировка на уровне файрвола.
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.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
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.