
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 10 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| Imported from old blocklist | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +0 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Заблокируйте 46.17.47.48 на сетевом периметре. Внедрите эшелонированную защиту, комбинируя блокировку IP с защитой на уровне приложений.
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.
46.17.47.48 получил оценку угрозы 70/100 (Высокий). Данная оценка указывает на высокую серьёзность угрозы. IP продемонстрировал чёткие паттерны вредоносного поведения, требующие немедленных защитных мер.
Анализ разведки угроз связал 46.17.47.48 с вредоносной активностью из Moscow, Russia, работающий в сети LLC BAXET. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Наши сенсоры зафиксировали 3 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~3 запросов в день. Это жилой IP-адрес, что указывает на скомпрометированное домашнее устройство — роутер, умное устройство или заражённую рабочую станцию, участвующую в ботнете. С 104 отмеченными адресами Russia представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. Оценка угрозы 70/100 помещает IP в категорию высокого риска. Рекомендуется блокировка на уровне файрвола.
Этот IP классифицирован как жилой (residential), что может означать скомпрометированное домашнее устройство, участник IoT-ботнета или заражённый ПК. Владелец обычно не знает о вредоносной активности.
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.