Отчёт по IP-адресу
52.156.212.3
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +15 | |
| Danger strong hits: 37 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Danger medium hits: 326 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| Burst: 39 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 131 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger strong hits: 26 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Burst: 41 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 144 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 54 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 194 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 50 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 177 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 52.156.212.3 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 52.156.212.3 демонстрирует подозрительное поведение UA. Блокируйте запросы с пустым User-Agent. Внедрите JavaScript-проверки для обнаружения ботов.
🔎 Защита от сканирования каталогов
IP 52.156.212.3 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.
🌊 Защита от флуда трафика
IP 52.156.212.3 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.
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
52.156.212.3 получил оценку угрозы 280/100 (Критический). Это помещает его в категорию критической угрозы. Рекомендуется немедленная блокировка на всех сетевых периметрах.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
IP-адрес 52.156.212.3 отслежен до Dublin, Ireland, работающий в сети Microsoft Corporation. Наши системы обнаружения угроз пометили этот адрес на основе наблюдаемых паттернов вредоносного поведения. В течение 1-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 4 враждебных запросов с этого IP — примерно 4 в день в среднем. Работая из инфраструктуры дата-центра, этот IP типичен для адресов, используемых в организованных атакующих операциях. Облачные и VPS-провайдеры часто эксплуатируются как стартовые площадки для автоматического сканирования. Разнообразие 3 отдельных методов атаки указывает на комплексный набор атакующих инструментов. С 101 отмеченными адресами Ireland представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. Оценка 280/100 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
💡 User-Agent Analysis Techniques
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
💡 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.