
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Form spam: no_js_check | Спам/вредоносные ключевые слова в запросе | +0 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 5.164.211.218 заливает формы спамом. Внедрите токены с таймером и блокируйте IP, отправляющие более 5 форм в час.
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.
5.164.211.218 получил оценку угрозы 70/100 (Высокий). IP оценивается как угроза высокого уровня. Сетевым администраторам следует создать правила блокировки и отслеживать любые подключения с этого адреса.
5.164.211.218 зарегистрирован в Nizhniy Novgorod, Russia, работающий в сети CJSC "ER-Telecom Holding" Nizhny Novgorod branch. Этот IP впервые появился в наших лентах угроз после срабатывания множества поведенческих сигнатур обнаружения. За период в 1 дней этот IP сгенерировал 1 вредоносных запросов, в среднем ~1 запросов в день. Этот жилой IP — вероятно, скомпрометированное пользовательское устройство. Домашние роутеры и IoT-оборудование с паролями по умолчанию — главные цели операторов ботнетов. Russia в настоящее время составляет 179 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. 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.
Threat scoring combines multiple signals — request patterns, known signatures, IP reputation, geographic risk, and behavioral analysis — into a single actionable metric. Weighted scoring models allow tuning sensitivity to balance security with usability.