Отчёт по IP-адресу
47.128.30.141
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA bot: spider | Обнаружен User-Agent известного бота/краулера | +40 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Burst: 27 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 29 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 19 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 19 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 43 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 85 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 47.128.30.141 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 47.128.30.0/24
- Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
🤖 Обнаружение ботов
Борьба с подделкой UA от 47.128.30.141: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
🔎 Защита от сканирования каталогов
IP 47.128.30.141 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
🌊 Защита от флуда/DDoS
Внедрите limit_req_zone в nginx. Разверните CDN с защитой от DDoS. Настройте SYN cookies и отслеживание соединений для дросселирования 47.128.30.141.
Соседи в 47.128.30.0/24
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
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
47.128.30.141 получил оценку угрозы 110/100 (Критический). Это помещает его в категорию критической угрозы. Рекомендуется немедленная блокировка на всех сетевых периметрах.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
47.128.30.141 зарегистрирован в Singapore, Singapore, работающий в сети Amazon Technologies Inc. Этот IP впервые появился в наших лентах угроз после срабатывания множества поведенческих сигнатур обнаружения. В течение 86-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 6 враждебных запросов с этого IP — примерно 0.1 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. Разнообразие 3 отдельных методов атаки указывает на комплексный набор атакующих инструментов. Наши записи показывают 152 вредоносных IP, исходящих из Singapore, что позиционирует её как значительным источник глобальной угрозы. При 110/100 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.
💡 Privacy-Preserving Threat Detection
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.