Отчёт по IP-адресу
34.44.144.220
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 | |
| Burst: 13 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 34.44.144.220 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 аномалий User-Agent
IP 34.44.144.220 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
🔎 Защита от перебора путей
Заблокируйте сканирование от 34.44.144.220: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
🌊 Защита от флуда трафика
IP 34.44.144.220 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
34.44.144.220 получил оценку угрозы 180/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
Сетевой трафик от 34.44.144.220, расположенного в Council Bluffs, United States, работающий в сети Google LLC, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. Наши сенсоры зафиксировали 3 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~3 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 142 вредоносных IP, исходящих из United States, что позиционирует её как значительным источник глобальной угрозы. 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
💡 HTTP Header Analysis for Threat Detection
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
💡 Automated Incident Response
Automated response systems can block threats in milliseconds, far faster than human analysts. However, automation requires careful safeguards — rate limits on blocking actions, automatic expiration, and human review queues prevent automated systems from causing self-inflicted outages.