Отчёт по IP-адресу
70.153.136.253
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 2 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +50 | |
| Danger strong hits: 3 | Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты | +75 | |
| Foreign referer | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 | |
| Probe 302→404 | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 |
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 70.153.136.253 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 перебора путей
Заблокируйте сканирование от 70.153.136.253: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
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
70.153.136.253 получил оценку угрозы 85/100 (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
Анализ разведки угроз связал 70.153.136.253 с вредоносной активностью из Jakarta, Indonesia, работающий в сети Microsoft Corporation. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Адрес был активен 11 дней в нашей системе мониторинга, произведя 299 подозрительных запросов со скоростью ~27.2/день. Это жилой IP-адрес, что указывает на скомпрометированное домашнее устройство — роутер, умное устройство или заражённую рабочую станцию, участвующую в ботнете. IP демонстрирует поведение перебора директорий, систематически запрашивая несуществующие пути для обнаружения скрытых файлов и неправильно настроенных ресурсов. Indonesia в настоящее время составляет 101 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её значительным источником вредоносного трафика. Оценка угрозы 85/100 помещает IP в категорию высокого риска. Рекомендуется блокировка на уровне файрвола.
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
💡 Credential Stuffing at Scale
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
💡 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.