Отчёт по IP-адресу
20.89.242.68
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 12/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 42/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 43/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 273 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 410 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 45 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger strong hits: 25 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 35 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 4 | 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 20.89.242.68 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 20.89.242.68 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 20.89.242.68.
🤖 Обнаружение ботов
Борьба с подделкой UA от 20.89.242.68: 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
20.89.242.68 получил оценку угрозы 280/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
Адрес 20.89.242.68 происходит из Osaka, Japan, работающий в сети Microsoft Corporation. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. За период в 4 дней этот IP сгенерировал 736 вредоносных запросов, в среднем ~184 запросов в день. IP классифицируется как хостинг/дата-центр, что часто ассоциируется с арендованными серверами для автоматизированных атак, управления ботнетами или массового сканирования уязвимостей. Комбинация 3 различных векторов атак указывает на изощрённого, многовекторного агента угрозы, использующего автоматизированные инструменты для одновременного зондирования множества поверхностей атаки. Наши записи показывают 102 вредоносных IP, исходящих из Japan, что позиционирует её как значительным источник глобальной угрозы. 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
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.