Отчёт по IP-адресу
135.136.71.244
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 | |
| Danger medium hits: 1 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +10 | |
| Danger medium hits: 2 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +20 | |
| Danger medium hits: 3 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +30 | |
| Danger medium hits: 4 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +40 | |
| Danger medium hits: 5 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +50 | |
| Danger medium hits: 6 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Foreign referer | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| 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
Рекомендации
Предпринятые и рекомендуемые меры
- IP 135.136.71.244 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 135.136.71.0/24
- Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
🔎 Защита от перебора путей
Заблокируйте сканирование от 135.136.71.244: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
🤖 Обнаружение ботов
Борьба с подделкой UA от 135.136.71.244: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
Соседи в 135.136.71.0/24
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
135.136.71.244 получил оценку угрозы 100/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 135.136.71.244, геолоцированный в Panama City, PA, работающий в сети M247 Europe SRL, как источник подозрительной сетевой активности. Адрес был активен 2 дней в нашей системе мониторинга, произведя 494 подозрительных запросов со скоростью ~247/день. IP классифицируется как хостинг/дата-центр, что часто ассоциируется с арендованными серверами для автоматизированных атак, управления ботнетами или массового сканирования уязвимостей. Обнаружены два паттерна атак (Перебор путей и Аномалия User-Agent), что указывает на полуавтоматическую кампанию, нацеленную на несколько уязвимостей. С 51 отмеченными адресами PA представляет заметным присутствие в нашей базе угроз. Оценка 100/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.
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
💡 Command Injection Techniques
Command injection occurs when attackers insert operating system commands through application inputs. Successful exploitation grants direct server access, enabling data theft, malware installation, and lateral movement across networks.
💡 Web Application Firewall Strategies
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.