
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 23 вредоносных IP в этой автономной системе.
Заблокируйте 79.137.205.130 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.
79.137.205.130 получил оценку угрозы 105/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Адрес 79.137.205.130 происходит из Amsterdam, Netherlands, работающий в сети Aeza International LTD. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. За период в 5 дней этот IP сгенерировал 810 вредоносных запросов, в среднем ~162 запросов в день. Работая из инфраструктуры дата-центра, этот IP типичен для адресов, используемых в организованных атакующих операциях. Облачные и VPS-провайдеры часто эксплуатируются как стартовые площадки для автоматического сканирования. Netherlands в настоящее время составляет 2,853 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её крупным источником вредоносного трафика. При 105/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.
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.
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.
Mobile carrier NAT (CGNAT) means thousands of users share a single public IP, making mobile IPs unreliable for reputation scoring. However, mobile networks are increasingly used as attack platforms through compromised apps and malicious SDKs.