
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 3 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| POST requests present | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +8 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Добавьте 74.249.131.171 в чёрный список файрвола. Проверьте логи на успешные подключения. Включите полное логирование на всех публичных сервисах.
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.
74.249.131.171 получил оценку угрозы 113/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Сетевой трафик от 74.249.131.171, расположенного в Des Moines, United States, работающий в сети Microsoft Corporation, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. За период в 1 дней этот IP сгенерировал 1 вредоносных запросов, в среднем ~1 запросов в день. Классифицированный как хостинговый IP, этот адрес скорее всего работает на арендованном сервере или облачном инстансе. Атакующие предпочитают IP дата-центров за их высокую пропускную способность и одноразовость. С 101 отмеченными адресами United States представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. С оценкой угрозы 113/100 этот IP входит в число наиболее опасных адресов в нашей базе. Настоятельно рекомендуется полная блокировка.
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.
Path traversal attacks attempt to access files outside the intended directory by manipulating file path references. Attackers use sequences like ../ to reach sensitive system files such as /etc/passwd or application configuration files.
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.