
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 2 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +10 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| 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.
IP 92.209.208.86 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
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.
92.209.208.86 получил оценку угрозы 83/100 (Критический). Столь высокий балл характеризует критического агента угрозы. Этот адрес демонстрирует устойчивое агрессивное вредоносное поведение по множеству векторов обнаружения.
Обнаружены следующие категории атак:
Адрес 92.209.208.86 происходит из Stuttgart, Germany, работающий в сети Vodafone GmbH. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. В течение 1-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 1 враждебных запросов с этого IP — примерно 1 в день в среднем. Этот жилой IP — вероятно, скомпрометированное пользовательское устройство. Домашние роутеры и IoT-оборудование с паролями по умолчанию — главные цели операторов ботнетов. IP демонстрирует поведение перебора директорий, систематически запрашивая несуществующие пути для обнаружения скрытых файлов и неправильно настроенных ресурсов. Germany в настоящее время составляет 132 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. Оценка 83/100 указывает на подтверждённого вредоносного агента. Блокировка на сетевом уровне уместна.
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.
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
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.