Отчёт по IP-адресу
172.195.104.24
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +25 | |
| Burst 128/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 17/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 18/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 36/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 53/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 56/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 61/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 136 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 221 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 41 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger strong hits: 12 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 2 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +50 | |
| Danger strong hits: 24 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 77 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Foreign referer | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| Probe 302→404 | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +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 172.195.104.24 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 172.195.104.24 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
🌊 Защита от флуда трафика
IP 172.195.104.24 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
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
172.195.104.24 получил оценку угрозы 255/100 (Критический). Это помещает его в категорию критической угрозы. Рекомендуется немедленная блокировка на всех сетевых периметрах.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
Анализ разведки угроз связал 172.195.104.24 с вредоносной активностью из Querétaro City, Mexico, работающий в сети Foxtel ISP. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. За период в 5 дней этот IP сгенерировал 454 вредоносных запросов, в среднем ~90.8 запросов в день. Это жилой IP-адрес, что указывает на скомпрометированное домашнее устройство — роутер, умное устройство или заражённую рабочую станцию, участвующую в ботнете. Обнаружены два паттерна атак (Перебор путей и Флуд запросами), что указывает на полуавтоматическую кампанию, нацеленную на несколько уязвимостей. Наши записи показывают 282 вредоносных IP, исходящих из Mexico, что позиционирует её как значительным источник глобальной угрозы. Оценка 255/100 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
💡 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.