Отчёт по IP-адресу
36.72.170.216
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Burst 11/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| POST seen | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +8 | |
| UA bot: python | Обнаружен User-Agent известного бота/краулера | +40 |
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
Мы обнаружили 236 вредоносных IP в этой автономной системе.
Рекомендации
Предпринятые и рекомендуемые меры
- IP 36.72.170.216 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/DDoS
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 36.72.170.216.
🤖 Защита от аномалий User-Agent
IP 36.72.170.216 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
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
36.72.170.216 получил оценку угрозы 83/100 (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
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 36.72.170.216, геолоцированный в Bekasi, Indonesia, работающий в сети PT. TELKOM INDONESIA, как источник подозрительной сетевой активности. В течение 3-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 112 враждебных запросов с этого IP — примерно 37.3 в день в среднем. Это жилой IP-адрес, что указывает на скомпрометированное домашнее устройство — роутер, умное устройство или заражённую рабочую станцию, участвующую в ботнете. Обнаружены два паттерна атак (Флуд запросами и Аномалия User-Agent), что указывает на полуавтоматическую кампанию, нацеленную на несколько уязвимостей. Indonesia в настоящее время составляет 1,097 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её крупным источником вредоносного трафика. При 83/100 этот IP требует немедленных защитных действий.
Этот IP классифицирован как жилой (residential), что может означать скомпрометированное домашнее устройство, участник IoT-ботнета или заражённый ПК. Владелец обычно не знает о вредоносной активности.
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.
💡 Mobile Malware Distribution
Mobile malware reaches devices through unofficial app stores, malicious links, and even occasionally through official stores using obfuscation techniques. Banking trojans, spyware, and ransomware variants specifically designed for mobile platforms continue to proliferate.