Отчёт по IP-адресу
20.207.203.178
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Burst 18/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 66/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 154 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger strong hits: 8 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Probe 302→404 | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| UA suspicious | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +15 |
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 20.207.203.178 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 20.207.203.178 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
🌊 Защита от флуда/DDoS
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 20.207.203.178.
🤖 Обнаружение ботов
Борьба с подделкой UA от 20.207.203.178: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
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
20.207.203.178 получил оценку угрозы 280/100 (Критический). Это критический уровень риска. Наши системы обнаружения зафиксировали множество высокодостоверных индикаторов вредоносных намерений с этого адреса.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
IP-адрес 20.207.203.178 отслежен до Pune, India, работающий в сети Microsoft Corporation. Наши системы обнаружения угроз пометили этот адрес на основе наблюдаемых паттернов вредоносного поведения. За период в 2 дней этот IP сгенерировал 26 вредоносных запросов, в среднем ~13 запросов в день. IP классифицируется как хостинг/дата-центр, что часто ассоциируется с арендованными серверами для автоматизированных атак, управления ботнетами или массового сканирования уязвимостей. С 3 обнаруженными паттернами атак этот IP демонстрирует поведение, характерное для продвинутых автоматизированных фреймворков сканирования. India в настоящее время составляет 4,287 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её крупным источником вредоносного трафика. С оценкой угрозы 280/100 этот IP входит в число наиболее опасных адресов в нашей базе. Настоятельно рекомендуется полная блокировка.
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 India
49.248.192.204 (313)62.72.43.237 (305)20.197.26.46 (300)34.100.193.82 (295)194.61.40.210 (295)Смотреть все →🏢 Та же сеть: AS8075
68.155.155.199 (320)20.127.136.245 (318)20.151.200.44 (315)20.92.77.159 (310)20.210.128.125 (310)Смотреть все →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.