Отчёт по IP-адресу
174.138.72.220
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| POST seen | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +8 | |
| Probe 302→404 | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| UA bot: python | Обнаружен User-Agent известного бота/краулера | +40 |
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 7046 вредоносных IP в этой автономной системе.
Рекомендации
Предпринятые и рекомендуемые меры
- IP 174.138.72.220 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 174.138.72.0/24
- Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
🔎 Защита от перебора путей
Заблокируйте сканирование от 174.138.72.220: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
🤖 Обнаружение ботов
Борьба с подделкой UA от 174.138.72.220: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
Соседи в 174.138.72.0/24
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
174.138.72.220 получил оценку угрозы 68/100 (Высокий). Это классифицирует его как угрозу высокой степени. Рекомендуется превентивная блокировка для критичной инфраструктуры.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
Анализ разведки угроз связал 174.138.72.220 с вредоносной активностью из Clifton, United States, работающий в сети DigitalOcean, LLC. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Наши сенсоры зафиксировали 41 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~41 запросов в день. Работая из инфраструктуры дата-центра, этот IP типичен для адресов, используемых в организованных атакующих операциях. Облачные и VPS-провайдеры часто эксплуатируются как стартовые площадки для автоматического сканирования. Обнаружены два паттерна атак (Перебор путей и Аномалия User-Agent), что указывает на полуавтоматическую кампанию, нацеленную на несколько уязвимостей. Наши записи показывают 36,328 вредоносных IP, исходящих из United States, что позиционирует её как крупным источник глобальной угрозы. Оценка 68/100 требует активного мониторинга и ограничения частоты. Полная блокировка рекомендована для критичных систем.
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
🇺🇸 Топ угроз из United States
104.28.246.115 (350)104.28.214.122 (350)216.73.160.52 (350)34.187.158.4 (340)34.186.187.208 (340)Смотреть все →🏢 Та же сеть: AS14061
129.212.237.216 (308)168.144.34.140 (295)170.64.203.182 (280)159.223.199.244 (280)168.144.130.251 (280)Смотреть все →Аналитика безопасности
💡 User-Agent Analysis Techniques
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
💡 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.