Отчёт по IP-адресу
35.254.215.135
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Burst 200/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 200/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 107 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger strong hits: 120 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Foreign referer | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| POST seen | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +8 | |
| UA changed | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 | |
| UA suspicious | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +15 | |
| spam:no_js_check | Спам/вредоносные ключевые слова в запросе | +0 |
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 35.254.215.135 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 флуда трафика
IP 35.254.215.135 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
🤖 Защита от аномалий User-Agent
IP 35.254.215.135 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
📧 Предотвращение спама
IP 35.254.215.135 заливает формы спамом. Внедрите токены с таймером и блокируйте IP, отправляющие более 5 форм в час.
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
35.254.215.135 получил оценку угрозы 288/100 (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 35.254.215.135, расположенного в Council Bluffs, United States, работающий в сети Google LLC, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. За период в 5 дней этот IP сгенерировал 219 вредоносных запросов, в среднем ~43.8 запросов в день. Этот адрес принадлежит дата-центру или облачному хостингу. Хостинговые IP часто используются злоумышленниками, арендующими дешёвые VPS специально для проведения атак. Двойные векторы атак — Флуд запросами в сочетании с Аномалия User-Agent — указывают на координированную атаку, а не оппортунистическое сканирование. Наши записи показывают 129 вредоносных IP, исходящих из United States, что позиционирует её как значительным источник глобальной угрозы. Оценка 288/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.
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 United States
104.28.246.115 (350)104.28.246.113 (340)104.28.246.116 (340)104.28.235.58 (340)104.28.246.122 (340)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.