
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | 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.
Добавьте 62.60.130.223 в чёрный список файрвола. Проверьте логи на успешные подключения. Включите полное логирование на всех публичных сервисах.
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
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.
62.60.130.223 получил оценку угрозы 65/100 (Высокий). IP оценивается как угроза высокого уровня. Сетевым администраторам следует создать правила блокировки и отслеживать любые подключения с этого адреса.
Сетевой трафик от 62.60.130.223, расположенного в Tehran, Iran, работающий в сети Cipher Operations DOO Beograd - Novi Beograd, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. За период в 12 дней этот IP сгенерировал 1,128 вредоносных запросов, в среднем ~94 запросов в день. Наши записи показывают 45 вредоносных IP, исходящих из Iran, что позиционирует её как заметным источник глобальной угрозы. При 65/100 этот IP представляет реальную угрозу. Внедрите ограничение частоты с эскалацией до блокировки.
The vast IPv6 address space makes traditional sequential scanning impractical. However, attackers use DNS records, certificate transparency logs, and predictable address patterns to identify active IPv6 hosts, adapting their techniques to the expanded address space.
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.