
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Danger medium hits: 1 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +10 | |
| Danger strong hits: 2 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +50 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Заблокируйте сканирование от 45.146.54.159: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
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.
45.146.54.159 получил оценку угрозы 75/100 (Высокий). При таком уровне угрозы IP считается высокорисковым. Правила файрвола должны быть обновлены для блокировки трафика с этого источника.
Обнаружены следующие категории атак:
Анализ разведки угроз связал 45.146.54.159 с вредоносной активностью из San Francisco, United States, работающий в сети F.N.S. HOLDINGS LIMITED. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Адрес был активен 1 дней в нашей системе мониторинга, произведя 72 подозрительных запросов со скоростью ~72/день. Адрес работает как VPN/прокси выходной узел. Атакующие маршрутизируют трафик через анонимизирующие сервисы для скрытия реального местоположения. IP демонстрирует поведение перебора директорий, систематически запрашивая несуществующие пути для обнаружения скрытых файлов и неправильно настроенных ресурсов. С 151 отмеченными адресами United States представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. При 75/100 этот IP требует немедленных защитных действий.
Этот IP связан с VPN или прокси-сервисом. Атакующие часто маршрутизируют трафик через анонимайзеры для скрытия реального местоположения.
Insecure file upload functionality allows attackers to upload web shells, malware, or scripts that execute on the server. Proper validation must check file content, not just extensions, and uploaded files should be stored outside the web root.
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.