
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.
Мы обнаружили 223 вредоносных IP в этой автономной системе.
Заблокируйте 67.169.48.172 на сетевом периметре. Внедрите эшелонированную защиту, комбинируя блокировку IP с защитой на уровне приложений.
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.
67.169.48.172 получил оценку угрозы 103/100 (Критический). Это критический уровень риска. Наши системы обнаружения зафиксировали множество высокодостоверных индикаторов вредоносных намерений с этого адреса.
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 67.169.48.172, геолоцированный в San Jose, United States, работающий в сети Comcast Cable Communications, LLC, как источник подозрительной сетевой активности. Адрес был активен 30 дней в нашей системе мониторинга, произведя 3 подозрительных запросов со скоростью ~0.1/день. Этот жилой IP — вероятно, скомпрометированное пользовательское устройство. Домашние роутеры и IoT-оборудование с паролями по умолчанию — главные цели операторов ботнетов. Наши записи показывают 36,300 вредоносных IP, исходящих из United States, что позиционирует её как крупным источник глобальной угрозы. При 103/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.
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.
Artificial intelligence enables more convincing phishing content, faster vulnerability discovery, and adaptive attack strategies that learn from defensive responses. AI-generated social engineering and automated exploit development represent growing threats.
Watering hole attacks compromise websites frequently visited by target organizations. Rather than attacking targets directly, adversaries infect trusted resources, exploiting the inherent trust users place in regularly visited sites.