
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA bot: python | Обнаружен User-Agent известного бота/краулера | +40 | |
| UA changed for same IP | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 52.149.60.125 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
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.
52.149.60.125 получил оценку угрозы 65/100 (Высокий). Данная оценка указывает на высокую серьёзность угрозы. IP продемонстрировал чёткие паттерны вредоносного поведения, требующие немедленных защитных мер.
Обнаружены следующие категории атак:
Сетевой трафик от 52.149.60.125, расположенного в Quincy, United States, работающий в сети Microsoft Corporation, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. Наши сенсоры зафиксировали 1 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~1 запросов в день. IP классифицируется как хостинг/дата-центр, что часто ассоциируется с арендованными серверами для автоматизированных атак, управления ботнетами или массового сканирования уязвимостей. Обнаружены подозрительные аномалии User-Agent, включая пустые, поддельные или быстро сменяющиеся UA-строки — характерные для автоматических инструментов сканирования. United States в настоящее время составляет 101 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. Оценка 65/100 требует активного мониторинга и ограничения частоты. Полная блокировка рекомендована для критичных систем.
Этот IP принадлежит хостинг-провайдеру или дата-центру. Вредоносный трафик из хостинг-инфраструктуры часто исходит от взломанных VPS, арендованных серверов для сканирования или злоупотребления бесплатными облачными аккаунтами.
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
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.