
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +25 | |
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 |
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 46.32.101.4: 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.
46.32.101.4 получил оценку угрозы 60/100 (Высокий). Это классифицирует его как угрозу высокой степени. Рекомендуется превентивная блокировка для критичной инфраструктуры.
Обнаружены следующие категории атак:
Анализ разведки угроз связал 46.32.101.4 с вредоносной активностью из Amman, JO, работающий в сети Zain Jordan. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Наши сенсоры зафиксировали 1 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~1 запросов в день. Это IP мобильной сети. Хотя мобильные адреса обычно разделяются через CGNAT, устойчивая вредоносная активность с этого адреса указывает на автоматизированное злоупотребление. Обнаружено активное сканирование путей — этот IP зондирует сотни распространённых имён файлов и директорий. Наши записи показывают 78 вредоносных IP, исходящих из JO, что позиционирует её как заметным источник глобальной угрозы. Оценка 60/100 требует активного мониторинга и ограничения частоты. Полная блокировка рекомендована для критичных систем.
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.