Отчёт по IP-адресу
103.249.81.106
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +10 | |
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| POST requests present | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +8 | |
| Danger strong hits: 3 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +20 |
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 103.249.81.106 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 103.249.81.0/24
- Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
🔎 Защита от перебора путей
Заблокируйте сканирование от 103.249.81.106: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
Соседи в 103.249.81.0/24
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
Открытые порты и сервисы
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 |
Источник: Shodan InternetDB. Сканирование независимо от abuse.mom.
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
103.249.81.106 получил оценку угрозы 103/100 (Критический). Это угроза критического уровня. Системным администраторам следует рассматривать этот IP как враждебный и блокировать все входящие соединения без исключений.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
Сетевой трафик от 103.249.81.106, расположенного в Chennai, India, работающий в сети Inspire Networks, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. Адрес был активен 8 дней в нашей системе мониторинга, произведя 3 подозрительных запросов со скоростью ~0.4/день. 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. IP демонстрирует поведение перебора директорий, систематически запрашивая несуществующие пути для обнаружения скрытых файлов и неправильно настроенных ресурсов. Наши записи показывают 103 вредоносных IP, исходящих из India, что позиционирует её как значительным источник глобальной угрозы. Оценка 103/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.
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
💡 Remote Code Execution (RCE)
RCE vulnerabilities allow attackers to execute arbitrary code on target servers. These critical flaws often arise from deserialization bugs, template injection, or file upload vulnerabilities, and represent the highest severity class of web application weaknesses.
💡 Machine Learning in Threat Detection
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.