Отчёт по IP-адресу
34.79.6.105
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA bot: crawler | Обнаружен User-Agent известного бота/краулера | +40 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| Burst: 27 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 27 req / 10s | 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 34.79.6.105 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 34.79.6.105: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
🔎 Защита от сканирования каталогов
IP 34.79.6.105 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
🌊 Защита от флуда трафика
IP 34.79.6.105 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
34.79.6.105 получил оценку угрозы 130/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
IP-адрес 34.79.6.105 отслежен до Brussels, Belgium, работающий в сети Google LLC. Наши системы обнаружения угроз пометили этот адрес на основе наблюдаемых паттернов вредоносного поведения. В течение 1-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 1 враждебных запросов с этого IP — примерно 1 в день в среднем. Классифицированный как хостинговый IP, этот адрес скорее всего работает на арендованном сервере или облачном инстансе. Атакующие предпочитают IP дата-центров за их высокую пропускную способность и одноразовость. Комбинация 3 различных векторов атак указывает на изощрённого, многовекторного агента угрозы, использующего автоматизированные инструменты для одновременного зондирования множества поверхностей атаки. С 103 отмеченными адресами Belgium представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. При 130/100 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
💡 TLS Fingerprinting (JA3/JA4)
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
💡 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.