Отчёт по IP-адресу
185.132.187.73
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 | |
| Danger strong hits: 378 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 970 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 65 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 200 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 102 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 1 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +10 | |
| Burst: 59 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 |
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 185.132.187.73 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 185.132.187.0/24
- Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
🤖 Защита от аномалий User-Agent
IP 185.132.187.73 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
🌊 Защита от флуда/DDoS
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 185.132.187.73.
Соседи в 185.132.187.0/24
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
185.132.187.73 получил оценку угрозы 255/100 (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
Анализ разведки угроз связал 185.132.187.73 с вредоносной активностью из Brussels, Belgium, работающий в сети F.N.S. HOLDINGS LIMITED. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Наши сенсоры зафиксировали 2 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~2 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 (Аномалия User-Agent и Флуд запросами), что указывает на полуавтоматическую кампанию, нацеленную на несколько уязвимостей. Наши записи показывают 103 вредоносных IP, исходящих из Belgium, 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
💡 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.