Отчёт по IP-адресу
147.53.118.71
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 4 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 7 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 |
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 147.53.118.71 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 147.53.118.71 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
Открытые порты и сервисы
Данные сетевой разведки Shodan. Открытые порты могут указывать на работающие сервисы, неправильную конфигурацию или поверхность атаки.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 4444 | Unknown | Low | Service on port 4444 |
| 8000 | Unknown | Low | Service on port 8000 |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2024-45802 | NVD → |
| CVE-2021-31806 | NVD → |
| CVE-2021-46784 | NVD → |
| CVE-2021-31808 | NVD → |
| CVE-2024-25617 | NVD → |
| CVE-2022-41317 | NVD → |
| CVE-2023-46847 | NVD → |
| CVE-2024-37894 | NVD → |
| CVE-2022-41318 | NVD → |
| CVE-2021-28662 | NVD → |
| CVE-2021-28116 | NVD → |
| CVE-2021-33620 | NVD → |
| CVE-2023-49288 | NVD → |
| CVE-2023-46846 | NVD → |
| CVE-2021-28652 | NVD → |
| CVE-2025-54574 | NVD → |
| CVE-2023-46728 | NVD → |
| CVE-2023-46724 | NVD → |
| CVE-2024-25111 | NVD → |
| CVE-2025-59362 | NVD → |
| CVE-2023-5824 | NVD → |
| CVE-2021-28651 | NVD → |
| CVE-2023-49285 | NVD → |
| CVE-2023-50269 | NVD → |
| CVE-2025-62168 | NVD → |
🔴 На этом хосте обнаружено 27 известных CVE, связанных с его открытыми сервисами. Такой объём указывает на крайне устаревшее ПО. Проверьте каждую CVE в базе NVD.
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
147.53.118.71 получил оценку угрозы 205/100 (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 147.53.118.71 происходит из Buffalo, United States, работающий в сети Blazing SEO. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. В течение 1-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 1 враждебных запросов с этого IP — примерно 1 в день в среднем. Этот жилой IP — вероятно, скомпрометированное пользовательское устройство. Домашние роутеры и IoT-оборудование с паролями по умолчанию — главные цели операторов ботнетов. IP демонстрирует поведение перебора директорий, систематически запрашивая несуществующие пути для обнаружения скрытых файлов и неправильно настроенных ресурсов. С 201 отмеченными адресами United States представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. С оценкой угрозы 205/100 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
💡 Credential Stuffing at Scale
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
💡 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.