ABUSE.MOM
ОТЧЁТ ОБ УГРОЗЕ

Отчёт по IP-адресу
130.44.200.80

ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН

Сформирован: 2026-10-25 21:45:32
Первое появление: 2026-05-31 12:39:55
Последнее появление: 2026-06-27 23:00:08
105

⛔ Вердикт: БЛОКИРОВКА

Данный IP-адрес классифицирован как источник автоматизированной вредоносной активности. Оценка угрозы: 105/100. Всего зафиксировано вредоносных запросов: 588.

01

Геолокация и классификация

IP-адрес
130.44.200.80
Тип
Unknown
Страна
🇺🇸 United States
Город
New Hampton
Провайдер
Blazing SEO
Организация
Blazing SEO
Автономная система
AS20001 Charter Communications Inc
Кол-во запросов
588
02

Сработавшие сигнатуры

СигнатураОписаниеБаллыОпасность
Directory ScanПоведенческая аномалия обнаружена автоматически+0
Σ = 0
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

2026-05-31 12:39:55
Обнаружен первый вредоносный запрос
IP поставлен на мониторинг по данным логов
В ходе наблюдения
Сработало несколько сигнатур обнаружения
Directory Scan
2026-06-27 23:00:08
Зафиксирован последний вредоносный запрос
Итоговый балл: 105/100
Следующий цикл
IP заблокирован — все последующие запросы отклоняются (HTTP 403)
Добавлен в чёрный список автоматически
05

Сетевой провайдер

Blazing SEO
AS20001 · 🇺🇸 United States

Мы обнаружили 287 вредоносных IP в этой автономной системе.

Все IP из AS20001 →
06

Рекомендации

Предпринятые и рекомендуемые меры

  • IP 130.44.200.80 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
  • Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
  • В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 130.44.200.0/24
  • Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
  • Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба

⚙️ Общая безопасность

Добавьте 130.44.200.80 в чёрный список файрвола. Проверьте логи на успешные подключения. Включите полное логирование на всех публичных сервисах.

07

Соседи в 130.44.200.0/24

Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.

09

Статус в чёрных списках (DNSBL)

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

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

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

10

Анализ угрозы

130.44.200.80 получил оценку угрозы 105/100 (Критический). Столь высокий балл характеризует критического агента угрозы. Этот адрес демонстрирует устойчивое агрессивное вредоносное поведение по множеству векторов обнаружения.

📊 Threat Analysis

Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 130.44.200.80, геолоцированный в New Hampton, United States, работающий в сети Blazing SEO, как источник подозрительной сетевой активности. Адрес был активен 27 дней в нашей системе мониторинга, произведя 588 подозрительных запросов со скоростью ~21.8/день. United States в настоящее время составляет 36,301 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её крупным источником вредоносного трафика. С оценкой угрозы 105/100 этот IP входит в число наиболее опасных адресов в нашей базе. Настоятельно рекомендуется полная блокировка.

11

Связанные угрозы

🇺🇸 Топ угроз из United States

104.28.246.115 (350)104.28.214.122 (350)216.73.160.52 (350)34.187.158.4 (340)34.186.187.208 (340)Смотреть все →

🏢 Та же сеть: AS20001

147.53.118.71 (205)167.160.78.163 (205)168.91.41.80 (200)168.91.41.81 (175)72.14.92.8 (155)Смотреть все →
12

Аналитика безопасности

💡 Network Segmentation Benefits

Proper network segmentation limits the blast radius of breaches. Even if attackers compromise one segment, properly configured network boundaries prevent lateral movement to critical systems, databases, and administrative interfaces.

💡 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: