Отчёт по IP-адресу
20.197.183.189
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +15 | |
| Danger strong hits: 9 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 286 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Burst: 13 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 47 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 14 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 50 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 45 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 49 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 12 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 429 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 |
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 20.197.183.189 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 20.197.183.189: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
🌊 Защита от флуда трафика
IP 20.197.183.189 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
20.197.183.189 получил оценку угрозы 245/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
Анализ разведки угроз связал 20.197.183.189 с вредоносной активностью из São Paulo, Brazil, работающий в сети Microsoft Corporation. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. В течение 1-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 8 враждебных запросов с этого IP — примерно 8 в день в среднем. 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 (Аномалия User-Agent и Флуд запросами), что указывает на полуавтоматическую кампанию, нацеленную на несколько уязвимостей. С 101 отмеченными адресами Brazil представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. Оценка 245/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.
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
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.
💡 CAPTCHA and Bot Detection
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.