Отчёт по IP-адресу
34.127.167.241
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 medium hits: 4 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +40 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| Burst: 14 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 14 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 |
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 34.127.167.241 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 34.127.167.0/24
- Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
🤖 Обнаружение ботов
Борьба с подделкой UA от 34.127.167.241: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
🔎 Защита от перебора путей
Заблокируйте сканирование от 34.127.167.241: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
🌊 Защита от флуда трафика
IP 34.127.167.241 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
Соседи в 34.127.167.0/24
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
34.127.167.241 получил оценку угрозы 180/100 (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
IP-адрес 34.127.167.241 отслежен до Columbus, United States, работающий в сети Google LLC. Наши системы обнаружения угроз пометили этот адрес на основе наблюдаемых паттернов вредоносного поведения. Наши сенсоры зафиксировали 1 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~1 запросов в день. 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. С 3 обнаруженными паттернами атак этот IP демонстрирует поведение, характерное для продвинутых автоматизированных фреймворков сканирования. С 146 отмеченными адресами United States представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. При 180/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.
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.