Отчёт по IP-адресу
54.37.156.148
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Burst 200/10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst 59/2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 200 req / 10s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Burst: 59 req / 2s | Аномально высокая частота запросов — сканирование | +35 | |
| Danger medium hits: 502 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +60 | |
| Danger strong hits: 502 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +100 | |
| Foreign referer | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| POST requests present | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +8 | |
| POST seen | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +8 | |
| UA changed | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 | |
| UA changed for same IP | Несколько User-Agent строк — ротация бота | +25 |
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 54.37.156.148 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 54.37.156.148.
🤖 Защита от аномалий User-Agent
IP 54.37.156.148 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
54.37.156.148 получил оценку угрозы 273/100 (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 54.37.156.148, геолоцированный в Roubaix, France, работающий в сети OVH SAS, как источник подозрительной сетевой активности. За период в 5 дней этот IP сгенерировал 79 вредоносных запросов, в среднем ~15.8 запросов в день. IP классифицируется как хостинг/дата-центр, что часто ассоциируется с арендованными серверами для автоматизированных атак, управления ботнетами или массового сканирования уязвимостей. Обнаружены два паттерна атак (Флуд запросами и Аномалия User-Agent), что указывает на полуавтоматическую кампанию, нацеленную на несколько уязвимостей. С 24 отмеченными адресами France представляет заметным присутствие в нашей базе угроз. При 273/100 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
💡 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.