Отчёт по IP-адресу
182.253.70.249
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA bot: python | Обнаружен User-Agent известного бота/краулера | +40 | |
| UA changed for same IP | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 | |
| Danger strong hits: 7 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 5 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +50 | |
| Burst: 6 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| POST requests present | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +8 |
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 182.253.70.249 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
🤖 Обнаружение ботов
Борьба с подделкой UA от 182.253.70.249: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
🌊 Защита от флуда/DDoS
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 182.253.70.249.
Открытые порты и сервисы
Данные сетевой разведки Shodan. Открытые порты могут указывать на работающие сервисы, неправильную конфигурацию или поверхность атаки.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 53 | DNS | Low | DNS server — potential for DNS amplification attacks |
| 32400 | Unknown | Low | Service on port 32400 |
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
182.253.70.249 получил оценку угрозы 268/100 (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
182.253.70.249 зарегистрирован в Buduran, Indonesia, работающий в сети BIZNET. Этот IP впервые появился в наших лентах угроз после срабатывания множества поведенческих сигнатур обнаружения. Наши сенсоры зафиксировали 1 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~1 запросов в день. Адрес классифицирован как жилой (residential), что означает принадлежность к пользовательскому ISP-подключению. Вредоносная активность с жилых IP обычно указывает на компрометацию устройства или участие в ботнете. Двойные векторы атак — Аномалия User-Agent в сочетании с Флуд запросами — указывают на координированную атаку, а не оппортунистическое сканирование. С 101 отмеченными адресами Indonesia представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. Оценка 268/100 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
💡 TLS Fingerprinting (JA3/JA4)
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
💡 Autonomous System Analysis
Analyzing attack patterns at the AS (Autonomous System) level reveals which networks harbor the most malicious activity. Some ASes have abuse rates orders of magnitude higher than average, indicating lax enforcement of acceptable use policies.