
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 | |
| Danger strong hits: 10 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Burst: 10 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 10 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 34.176.217.5 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 34.176.217.5.
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.
34.176.217.5 получил оценку угрозы 195/100 (Критический). Это критический уровень риска. Наши системы обнаружения зафиксировали множество высокодостоверных индикаторов вредоносных намерений с этого адреса.
Обнаружены следующие категории атак:
Анализ разведки угроз связал 34.176.217.5 с вредоносной активностью из Santiago, CL, работающий в сети Google LLC. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Адрес был активен 1 дней в нашей системе мониторинга, произведя 1 подозрительных запросов со скоростью ~1/день. Классифицированный как хостинговый IP, этот адрес скорее всего работает на арендованном сервере или облачном инстансе. Атакующие предпочитают IP дата-центров за их высокую пропускную способность и одноразовость. Двойные векторы атак — Аномалия User-Agent в сочетании с Флуд запросами — указывают на координированную атаку, а не оппортунистическое сканирование. Наши записи показывают 52 вредоносных IP, исходящих из CL, что позиционирует её как заметным источник глобальной угрозы. При 195/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.
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.
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.
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.