ABUSE.MOM
ОТЧЁТ ОБ УГРОЗЕ

Отчёт по IP-адресу
105.172.114.11

ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН

Сформирован: 2026-07-29 18:49:34
Первое появление: 2026-06-28 15:09:25
Последнее появление: 2026-07-05 04:01:32
60

⛔ Вердикт: БЛОКИРОВКА

Данный IP-адрес классифицирован как источник автоматизированной вредоносной активности. Оценка угрозы: 60/100. Всего зафиксировано вредоносных запросов: 630.

DANGER_PATHRATIO_404REFERER
01

Геолокация и классификация

IP-адрес
105.172.114.11
Тип
Mobile
Страна
🇦🇴 AO
Город
Luanda
Провайдер
UNITEL SA
Организация
UnitelNetworkPool3
Автономная система
AS37119 UNITEL SA
Кол-во запросов
630
02

Сработавшие сигнатуры

СигнатураОписаниеБаллыОпасность
404 ratio >= 60%Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов+25
Danger strong hits: 1Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты+25
Foreign refererReferer с постороннего внешнего домена+10
Σ = 60
03

Зафиксированная активность

Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.

[redacted]
GET
/
200
Показано запросов: 1 · HTTP 404: 0 · Опасных паттернов: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Хронология

2026-06-28 15:09:25
Обнаружен первый вредоносный запрос
IP поставлен на мониторинг по данным логов
В ходе наблюдения
Сработало несколько сигнатур обнаружения
404 ratio >= 60% (+25), Danger strong hits: 1 (+25), Foreign referer (+10)
2026-07-05 04:01:32
Зафиксирован последний вредоносный запрос
Итоговый балл: 60/100
Следующий цикл
IP заблокирован — все последующие запросы отклоняются (HTTP 403)
Добавлен в чёрный список автоматически
05

Сетевой провайдер

UNITEL SA
AS37119 · 🇦🇴 AO
06

Рекомендации

Предпринятые и рекомендуемые меры

  • IP 105.172.114.11 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 105.172.114.11: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.

09

Статус в чёрных списках (DNSBL)

Этот IP проверен по основным DNS-чёрным спискам, используемым почтовыми серверами и файрволами по всему миру.

✓ Чист
b.barracudacentral.org
✓ Чист
dnsbl.dronebl.org
✓ Чист
bl.blocklist.de
✓ Чист
cbl.abuseat.org
✓ Чист
spam.dnsbl.sorbs.net
✓ Чист
zen.spamhaus.org

Проверено: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect. Результаты могут меняться.

10

Анализ угрозы

105.172.114.11 получил оценку угрозы 60/100 (Высокий). Это классифицирует его как угрозу высокой степени. Рекомендуется превентивная блокировка для критичной инфраструктуры.

Обнаружены следующие категории атак:

Перебор путей

📊 Threat Analysis

Сетевой трафик от 105.172.114.11, расположенного в Luanda, AO, работающий в сети UNITEL SA, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. Адрес был активен 6 дней в нашей системе мониторинга, произведя 630 подозрительных запросов со скоростью ~105/день. Это IP мобильной сети. Хотя мобильные адреса обычно разделяются через CGNAT, устойчивая вредоносная активность с этого адреса указывает на автоматизированное злоупотребление. IP демонстрирует поведение перебора директорий, систематически запрашивая несуществующие пути для обнаружения скрытых файлов и неправильно настроенных ресурсов. Наши записи показывают 25 вредоносных IP, исходящих из AO, что позиционирует её как заметным источник глобальной угрозы. При 60/100 этот IP представляет реальную угрозу. Внедрите ограничение частоты с эскалацией до блокировки.

11

Связанные угрозы

🇦🇴 Топ угроз из AO

105.174.17.50 (125)105.168.175.155 (103)105.174.59.178 (103)196.249.229.22 (103)102.220.192.174 (103)Смотреть все →

🏢 Та же сеть: AS37119

105.174.17.50 (125)105.168.44.104 (60)Смотреть все →
12

Аналитика безопасности

💡 Directory Traversal Attacks

Path traversal attacks attempt to access files outside the intended directory by manipulating file path references. Attackers use sequences like ../ to reach sensitive system files such as /etc/passwd or application configuration files.

💡 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.

🔍 Проверить любой IP-адрес

Поделиться отчётом: