Отчёт по IP-адресу
103.163.220.246
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 | |
| Danger strong hits: 32 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 146 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 6 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 21 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| 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 |
Зафиксированная активность
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Хронология
Сетевой провайдер
Рекомендации
Предпринятые и рекомендуемые меры
- IP 103.163.220.246 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 103.163.220.0/24
- Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
🤖 Обнаружение ботов
Борьба с подделкой UA от 103.163.220.246: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
🌊 Защита от флуда трафика
IP 103.163.220.246 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
🔎 Защита от сканирования каталогов
IP 103.163.220.246 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
Соседи в 103.163.220.0/24
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
Статус в чёрных списках (DNSBL)
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.
Анализ угрозы
103.163.220.246 получил оценку угрозы 255/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
Анализ разведки угроз связал 103.163.220.246 с вредоносной активностью из Tokyo, Japan, работающий в сети F.N.S. HOLDINGS LIMITED. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. В течение 83-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 2 враждебных запросов с этого IP — примерно 0 в день в среднем. Этот жилой IP — вероятно, скомпрометированное пользовательское устройство. Домашние роутеры и IoT-оборудование с паролями по умолчанию — главные цели операторов ботнетов. Разнообразие 3 отдельных методов атаки указывает на комплексный набор атакующих инструментов. С 101 отмеченными адресами Japan представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. С оценкой угрозы 255/100 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.
Связанные угрозы
Аналитика безопасности
💡 User-Agent Analysis Techniques
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
💡 CAPTCHA and Bot Detection
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.