
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Burst 33/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 34/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Foreign referer | 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.
Мы обнаружили 8 вредоносных IP в этой автономной системе.
IP 51.9.231.17 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
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.
51.9.231.17 получил оценку угрозы 80/100 (Критический). Это угроза критического уровня. Системным администраторам следует рассматривать этот IP как враждебный и блокировать все входящие соединения без исключений.
Обнаружены следующие категории атак:
Анализ разведки угроз связал 51.9.231.17 с вредоносной активностью из Brighton, United Kingdom, работающий в сети British Telecommunications PLC. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Адрес был активен 4 дней в нашей системе мониторинга, произведя 294 подозрительных запросов со скоростью ~73.5/день. Работая из жилой сети, этот IP может представлять скомпрометированный домашний шлюз или IoT-устройство, вовлечённое в крупную атакующую инфраструктуру. IP занимается флудом запросами, отправляя трафик с частотой, рассчитанной на исчерпание серверных мощностей. United Kingdom в настоящее время составляет 3,207 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её крупным источником вредоносного трафика. Оценка угрозы 80/100 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.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
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.