Отчёт по IP-адресу
129.224.207.149
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 129.224.207.149 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
⚙️ Общая безопасность
Добавьте 129.224.207.149 в чёрный список файрвола. Проверьте логи на успешные подключения. Включите полное логирование на всех публичных сервисах.
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
129.224.207.149 получил оценку угрозы 68/100 (Высокий). Это классифицирует его как угрозу высокой степени. Рекомендуется превентивная блокировка для критичной инфраструктуры.
📊 Threat Analysis
Адрес 129.224.207.149 происходит из Damascus, SY, работающий в сети Space Exploration Technologies Corporation. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. Наши сенсоры зафиксировали 351 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~351 запросов в день. SY в настоящее время составляет 60 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её заметным источником вредоносного трафика. При 68/100 этот IP представляет реальную угрозу. Внедрите ограничение частоты с эскалацией до блокировки.
Связанные угрозы
Аналитика безопасности
💡 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.
💡 Automated Incident Response
Automated response systems can block threats in milliseconds, far faster than human analysts. However, automation requires careful safeguards — rate limits on blocking actions, automatic expiration, and human review queues prevent automated systems from causing self-inflicted outages.