Отчёт по IP-адресу
52.140.124.94
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Burst 17/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 18/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 56/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 62/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 63/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 64/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 242 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger medium hits: 363 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger strong hits: 28 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger strong hits: 38 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Probe 302→404 | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| UA suspicious | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +15 |
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 52.140.124.94 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 52.140.124.94 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
🔎 Защита от сканирования каталогов
IP 52.140.124.94 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
🤖 Обнаружение ботов
Борьба с подделкой UA от 52.140.124.94: ведите чёрный список известных вредоносных UA-строк, требуйте консистентный UA в сессиях, внедрите TLS-фингерпринтинг.
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
52.140.124.94 получил оценку угрозы 265/100 (Критический). Это критический уровень риска. Наши системы обнаружения зафиксировали множество высокодостоверных индикаторов вредоносных намерений с этого адреса.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 52.140.124.94, геолоцированный в Pune, India, работающий в сети Microsoft Corporation, как источник подозрительной сетевой активности. В течение 2-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 352 враждебных запросов с этого IP — примерно 176 в день в среднем. Этот адрес принадлежит дата-центру или облачному хостингу. Хостинговые IP часто используются злоумышленниками, арендующими дешёвые VPS специально для проведения атак. С 3 обнаруженными паттернами атак этот IP демонстрирует поведение, характерное для продвинутых автоматизированных фреймворков сканирования. Наши записи показывают 101 вредоносных IP, исходящих из India, что позиционирует её как значительным источник глобальной угрозы. Оценка 265/100 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
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.