
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 3 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +75 | |
| Danger medium hits: 38 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 11 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 37 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 14 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 41 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| Burst: 39 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 38 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 13 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 28 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 36 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 71 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger strong hits: 9 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 33 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 10 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 33 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 10 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 46 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 35 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 24 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 51 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 4.196.164.90 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
Заблокируйте сканирование от 4.196.164.90: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
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.
4.196.164.90 получил оценку угрозы 255/100 (Критический). Столь высокий балл характеризует критического агента угрозы. Этот адрес демонстрирует устойчивое агрессивное вредоносное поведение по множеству векторов обнаружения.
Обнаружены следующие категории атак:
Адрес 4.196.164.90 происходит из The Rocks, Australia, работающий в сети Microsoft Corporation. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. Наши сенсоры зафиксировали 24 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~24 запросов в день. Этот адрес принадлежит дата-центру или облачному хостингу. Хостинговые IP часто используются злоумышленниками, арендующими дешёвые VPS специально для проведения атак. Двойные векторы атак — Флуд запросами в сочетании с Перебор путей — указывают на координированную атаку, а не оппортунистическое сканирование. С 110 отмеченными адресами Australia представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. Оценка 255/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.
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.
XSS attacks inject malicious scripts into web pages viewed by other users. Reflected XSS uses crafted URLs, while stored XSS persists in databases. Both types can steal session cookies, redirect users, or deface websites.
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.