
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: 338 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 742 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 38 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 120 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 127 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 50 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 50 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 150 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 378 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 970 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 57 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 200 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 356 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 629 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 55 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 197 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 45.86.200.157 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
IP 45.86.200.157 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
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.
45.86.200.157 получил оценку угрозы 255/100 (Критический). Это угроза критического уровня. Системным администраторам следует рассматривать этот IP как враждебный и блокировать все входящие соединения без исключений.
Обнаружены следующие категории атак:
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 45.86.200.157, геолоцированный в The Hague, Netherlands, работающий в сети F.N.S. HOLDINGS LIMITED, как источник подозрительной сетевой активности. Адрес был активен 5 дней в нашей системе мониторинга, произведя 5 подозрительных запросов со скоростью ~1/день. Этот IP идентифицирован как VPN или прокси-точка, обычно используемая для маскировки истинного источника атакующего трафика и обхода географической или репутационной блокировки. Обнаружены два паттерна атак (Аномалия User-Agent и Флуд запросами), что указывает на полуавтоматическую кампанию, нацеленную на несколько уязвимостей. Netherlands в настоящее время составляет 124 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. С оценкой угрозы 255/100 этот IP входит в число наиболее опасных адресов в нашей базе. Настоятельно рекомендуется полная блокировка.
Этот IP связан с VPN или прокси-сервисом. Атакующие часто маршрутизируют трафик через анонимайзеры для скрытия реального местоположения.
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.