
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +15 | |
| Danger strong hits: 12 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 291 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 48 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 138 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 16 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 416 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| Burst: 85 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 200 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 196 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 139 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 208 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 52 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 171 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 54 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 167 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 9 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 194 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 154 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 64 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 189 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 4.223.172.220 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
IP 4.223.172.220 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
IP 4.223.172.220 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
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.
4.223.172.220 получил оценку угрозы 280/100 (Критический). Это помещает его в категорию критической угрозы. Рекомендуется немедленная блокировка на всех сетевых периметрах.
Обнаружены следующие категории атак:
Сетевой трафик от 4.223.172.220, расположенного в Gävle, Sweden, работающий в сети Microsoft Corporation, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. В течение 1-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 7 враждебных запросов с этого IP — примерно 7 в день в среднем. Этот адрес принадлежит дата-центру или облачному хостингу. Хостинговые IP часто используются злоумышленниками, арендующими дешёвые VPS специально для проведения атак. Разнообразие 3 отдельных методов атаки указывает на комплексный набор атакующих инструментов. С 102 отмеченными адресами Sweden представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. При 280/100 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.
Analyzing network flows (NetFlow, sFlow, IPFIX) provides visibility into traffic patterns without inspecting packet contents. Flow data reveals scanning activity, data exfiltration, lateral movement, and command-and-control channels at scale.