Отчёт по IP-адресу
103.247.51.54
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +0 |
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
Рекомендации
Предпринятые и рекомендуемые меры
- IP 103.247.51.54 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 103.247.51.0/24
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
⚙️ Общая безопасность
Добавьте 103.247.51.54 в чёрный список файрвола. Проверьте логи на успешные подключения. Включите полное логирование на всех публичных сервисах.
Соседи в 103.247.51.0/24
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
103.247.51.54 получил оценку угрозы 95/100 (Критический). Это угроза критического уровня. Системным администраторам следует рассматривать этот IP как враждебный и блокировать все входящие соединения без исключений.
📊 Threat Analysis
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 103.247.51.54, геолоцированный в Colombo, LK, работающий в сети Hutchison Telecommunications Lanka (Private) Limited, как источник подозрительной сетевой активности. Наши сенсоры зафиксировали 890 вредоносных запросов с этого адреса за 17 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~52.4 запросов в день. Наши записи показывают 94 вредоносных IP, исходящих из LK, что позиционирует её как заметным источник глобальной угрозы. С оценкой угрозы 95/100 этот IP входит в число наиболее опасных адресов в нашей базе. Настоятельно рекомендуется полная блокировка.
Связанные угрозы
Аналитика безопасности
💡 False Positive Management
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.
💡 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.