
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Burst: 5 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 10 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 |
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Борьба с подделкой UA от 8.211.41.107: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
IP 8.211.41.107 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 8.211.41.107.
Данные сетевой разведки Shodan. Открытые порты могут указывать на работающие сервисы, неправильную конфигурацию или поверхность атаки.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2020-14145 | NVD → |
| CVE-2023-51767 | NVD → |
| CVE-2025-26465 | NVD → |
| CVE-2023-51385 | NVD → |
| CVE-2023-38408 | NVD → |
| CVE-2008-3844 | NVD → |
| CVE-2007-2768 | NVD → |
| CVE-2016-20012 | NVD → |
| CVE-2018-15473 | NVD → |
| CVE-2018-20685 | NVD → |
| CVE-2023-48795 | NVD → |
| CVE-2025-32728 | NVD → |
| CVE-2021-41617 | NVD → |
| CVE-2020-15778 | NVD → |
| CVE-2019-6109 | NVD → |
| CVE-2018-15919 | NVD → |
| CVE-2021-36368 | NVD → |
| CVE-2019-6111 | NVD → |
| CVE-2017-15906 | NVD → |
| CVE-2019-6110 | NVD → |
🔴 На этом хосте обнаружено 20 известных CVE, связанных с его открытыми сервисами. Такой объём указывает на крайне устаревшее ПО. Проверьте каждую CVE в базе NVD.
Источник: Shodan InternetDB. Сканирование независимо от abuse.mom.
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.
8.211.41.107 получил оценку угрозы 120/100 (Критический). Это угроза критического уровня. Системным администраторам следует рассматривать этот IP как враждебный и блокировать все входящие соединения без исключений.
Обнаружены следующие категории атак:
8.211.41.107 зарегистрирован в Frankfurt am Main, Germany, работающий в сети Alibaba (US) Technology Co., Ltd.. Этот IP впервые появился в наших лентах угроз после срабатывания множества поведенческих сигнатур обнаружения. В течение 1-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 1 враждебных запросов с этого IP — примерно 1 в день в среднем. Адрес классифицирован как жилой (residential), что означает принадлежность к пользовательскому ISP-подключению. Вредоносная активность с жилых IP обычно указывает на компрометацию устройства или участие в ботнете. Комбинация 3 различных векторов атак указывает на изощрённого, многовекторного агента угрозы, использующего автоматизированные инструменты для одновременного зондирования множества поверхностей атаки. С 102 отмеченными адресами Germany представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. С оценкой угрозы 120/100 этот IP входит в число наиболее опасных адресов в нашей базе. Настоятельно рекомендуется полная блокировка.
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.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
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.