Отчёт по IP-адресу
165.245.216.78
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 55/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 57/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 58/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 58/2s | 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
Рекомендации
Предпринятые и рекомендуемые меры
- IP 165.245.216.78 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 165.245.216.78 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
🌊 Защита от флуда/DDoS
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 165.245.216.78.
🤖 Обнаружение ботов
Борьба с подделкой UA от 165.245.216.78: 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
165.245.216.78 получил оценку угрозы 140/100 (Критический). Это помещает его в категорию критической угрозы. Рекомендуется немедленная блокировка на всех сетевых периметрах.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
Сетевой трафик от 165.245.216.78, расположенного в Frankfurt am Main, Germany, работающий в сети DigitalOcean, LLC, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. В течение 3-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 142 враждебных запросов с этого IP — примерно 47.3 в день в среднем. Адрес работает как VPN/прокси выходной узел. Атакующие маршрутизируют трафик через анонимизирующие сервисы для скрытия реального местоположения. Комбинация 3 различных векторов атак указывает на изощрённого, многовекторного агента угрозы, использующего автоматизированные инструменты для одновременного зондирования множества поверхностей атаки. С 3,633 отмеченными адресами Germany представляет крупным присутствие в нашей базе угроз. Оценка 140/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.
Этот IP связан с VPN или прокси-сервисом. Атакующие часто маршрутизируют трафик через анонимайзеры для скрытия реального местоположения.
Связанные угрозы
🇩🇪 Топ угроз из Germany
64.89.163.182 (340)45.86.202.216 (340)15.220.152.241 (320)35.246.204.221 (320)159.100.30.125 (318)Смотреть все →🏢 Та же сеть: AS14061
168.144.130.251 (280)142.93.195.73 (275)152.42.236.252 (273)165.22.77.209 (273)46.101.208.236 (273)Смотреть все →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.
💡 Privacy-Preserving Threat Detection
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.