Отчёт по IP-адресу
38.38.253.211
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 | |
| Danger medium hits: 1 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +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 38.38.253.211 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 38.38.253.211 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
Открытые порты и сервисы
Данные сетевой разведки Shodan. Открытые порты могут указывать на работающие сервисы, неправильную конфигурацию или поверхность атаки.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| 2000 | Unknown | Low | Service on port 2000 |
| 2332 | Unknown | Low | Service on port 2332 |
| 5555 | Unknown | Low | Service on port 5555 |
| 6666 | Unknown | Low | Service on port 6666 |
| 6667 | Unknown | Low | Service on port 6667 |
| 7777 | Unknown | Low | Service on port 7777 |
| 7778 | Unknown | Low | Service on port 7778 |
| 8886 | Unknown | Low | Service on port 8886 |
| 8887 | Unknown | Low | Service on port 8887 |
| 8888 | HTTP-Alt | Low | Service on port 8888 |
| 8889 | Unknown | Low | Service on port 8889 |
| 8899 | Unknown | Low | Service on port 8899 |
| 9100 | Unknown | Low | Service on port 9100 |
| 10050 | Unknown | Low | Service on port 10050 |
Источник: Shodan InternetDB. Сканирование независимо от abuse.mom.
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
38.38.253.211 получил оценку угрозы 50/100 (Средний). Это умеренная угроза. Хотя не самая опасная, этот IP демонстрирует паттерны, требующие мониторинга и возможного ограничения частоты запросов.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
Анализ разведки угроз связал 38.38.253.211 с вредоносной активностью из San Jose, United States, работающий в сети ZENLAYER.INC. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. В течение 1-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 1 враждебных запросов с этого IP — примерно 1 в день в среднем. Работая из жилой сети, этот IP может представлять скомпрометированный домашний шлюз или IoT-устройство, вовлечённое в крупную атакующую инфраструктуру. Обнаружены подозрительные аномалии User-Agent, включая пустые, поддельные или быстро сменяющиеся UA-строки — характерные для автоматических инструментов сканирования. United States в настоящее время составляет 62 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её заметным источником вредоносного трафика. Оценка 50/100 требует активного мониторинга и ограничения частоты. Полная блокировка рекомендована для критичных систем.
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
💡 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.
💡 Web Application Firewall Strategies
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.