
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.
Заблокируйте 94.156.205.79 на сетевом периметре. Внедрите эшелонированную защиту, комбинируя блокировку IP с защитой на уровне приложений.
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
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.
94.156.205.79 получил оценку угрозы 95/100 (Критический). Это критический уровень риска. Наши системы обнаружения зафиксировали множество высокодостоверных индикаторов вредоносных намерений с этого адреса.
Адрес 94.156.205.79 происходит из Taipei, Taiwan, работающий в сети PacketHub S.A.. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. В течение 16-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 403 враждебных запросов с этого IP — примерно 25.2 в день в среднем. Taiwan в настоящее время составляет 101 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. Оценка 95/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.
Nation-state actors conduct sophisticated campaigns for espionage, sabotage, and influence operations. Their resources exceed typical criminal organizations, enabling zero-day exploitation, long-term persistent access, and attacks on critical infrastructure.
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.