Отчёт по IP-адресу
107.170.22.209
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Burst 14/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 14/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 19/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 21/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Foreign referer | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| Probe 302→404 | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| UA changed | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 |
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
Мы обнаружили 6979 вредоносных IP в этой автономной системе.
Рекомендации
Предпринятые и рекомендуемые меры
- IP 107.170.22.209 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
🔎 Защита от сканирования каталогов
IP 107.170.22.209 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
🌊 Защита от флуда трафика
IP 107.170.22.209 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
🤖 Обнаружение ботов
Борьба с подделкой UA от 107.170.22.209: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
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
107.170.22.209 получил оценку угрозы 140/100 (Критический). Столь высокий балл характеризует критического агента угрозы. Этот адрес демонстрирует устойчивое агрессивное вредоносное поведение по множеству векторов обнаружения.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
Адрес 107.170.22.209 происходит из Secaucus, United States, работающий в сети DigitalOcean, LLC. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. За период в 4 дней этот IP сгенерировал 206 вредоносных запросов, в среднем ~51.5 запросов в день. IP классифицируется как хостинг/дата-центр, что часто ассоциируется с арендованными серверами для автоматизированных атак, управления ботнетами или массового сканирования уязвимостей. С 3 обнаруженными паттернами атак этот IP демонстрирует поведение, характерное для продвинутых автоматизированных фреймворков сканирования. United States в настоящее время составляет 36,294 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её крупным источником вредоносного трафика. При 140/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.
Этот IP принадлежит хостинг-провайдеру или дата-центру. Вредоносный трафик из хостинг-инфраструктуры часто исходит от взломанных VPS, арендованных серверов для сканирования или злоупотребления бесплатными облачными аккаунтами.
Связанные угрозы
Аналитика безопасности
💡 DDoS Mitigation Approaches
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
💡 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.