Отчёт по IP-адресу
111.92.184.215
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 5 | Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации | +50 | |
| 404 ratio 40-60% | Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer с постороннего внешнего домена | +10 |
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 111.92.184.215 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 111.92.184.0/24
- Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
🔎 Защита от перебора путей
Заблокируйте сканирование от 111.92.184.215: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.
Соседи в 111.92.184.0/24
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
Открытые порты и сервисы
Данные сетевой разведки Shodan. Открытые порты могут указывать на работающие сервисы, неправильную конфигурацию или поверхность атаки.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 3389 | RDP | High | Remote Desktop Protocol — primary target for ransomware attacks |
| 5432 | PostgreSQL | High | PostgreSQL database — direct database access risk |
| 9001 | Unknown | Low | Service on port 9001 |
⚠️ Сетевое сканирование выявило 2 опасных сервисов на 111.92.184.215. Открытый RDP (3389) — основная точка входа для атак программ-вымогателей. Эти сервисы не должны быть публично доступны без строгих правил файрвола.
Источник: Shodan InternetDB. Сканирование независимо от abuse.mom.
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
111.92.184.215 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.
Обнаружены следующие категории атак:
📊 Threat Analysis
111.92.184.215 зарегистрирован в Boulder, United States, работающий в сети CMTL. Этот IP впервые появился в наших лентах угроз после срабатывания множества поведенческих сигнатур обнаружения. Адрес был активен 1 дней в нашей системе мониторинга, произведя 1 подозрительных запросов со скоростью ~1/день. Работая из жилой сети, этот IP может представлять скомпрометированный домашний шлюз или IoT-устройство, вовлечённое в крупную атакующую инфраструктуру. IP демонстрирует поведение перебора директорий, систематически запрашивая несуществующие пути для обнаружения скрытых файлов и неправильно настроенных ресурсов. С 104 отмеченными адресами United States представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. При 95/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.
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
💡 Cross-Site Scripting (XSS) Attacks
XSS attacks inject malicious scripts into web pages viewed by other users. Reflected XSS uses crafted URLs, while stored XSS persists in databases. Both types can steal session cookies, redirect users, or deface websites.
💡 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.